Đang tải...
On Quantile Regression in Reproducing Kernel Hilbert Spaces with Data Sparsity Constraint
For spline regressions, it is well known that the choice of knots is crucial for the performance of the estimator. As a general learning framework covering the smoothing splines, learning in a Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) has a similar issue. However, the selection of training data points...
Đã lưu trong:
| Xuất bản năm: | J Mach Learn Res |
|---|---|
| Những tác giả chính: | , , |
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
2016
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4850041/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27134575 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|