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Titre original :
Explaining the Success of Nearest Neighbor Methods in Prediction
Contenu du livre :
De nombreuses méthodes modernes de prédiction s'appuient sur la recherche du plus proche voisin pour trouver les exemples d'apprentissage passés les plus similaires à un exemple de test, une idée qui remonte au moins au XIe siècle et qui a résisté à l'épreuve du temps.
Cette monographie explique le succès de ces méthodes, à la fois en théorie, en couvrant les garanties statistiques non asymptotiques fondamentales sur la régression et la classification basées sur le plus proche voisin, et en pratique, en rassemblant les principales méthodes de recherche approximative du plus proche voisin qui ont été essentielles à la mise à l'échelle des systèmes de prédiction reposant sur l'analyse du plus proche voisin pour traiter des ensembles de données massifs. En outre, il examine les liens avec les distances d'apprentissage à utiliser avec les méthodes du plus proche voisin, y compris la façon dont les arbres de décision aléatoires et les méthodes d'ensemble apprennent la structure du plus proche voisin, ainsi que les développements récents en matière de crowdsourcing et de graphons.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781680834543 |
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| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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