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  k-NN Regression Adapts to Local Intrinsic Dimension

Kpotufe, S. (2012). k-NN Regression Adapts to Local Intrinsic Dimension. In J., Shawe-Taylor, R., Zemel, P., Bartlett, F., Pereira, & K., Weinberger (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 24 (pp. 729-737). Red Hook, NY, USA: Curran.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-B87C-1 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-8F6B-7
資料種別: 会議論文

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作成者

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 作成者:
Kpotufe, S1, 著者           
所属:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, DE, ou_1497647              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: Many nonparametric regressors were recently shown to converge at rates that depend only on the intrinsic dimension of data. These regressors thus escape the curse of dimension when high-dimensional data has low intrinsic dimension (e.g. a manifold). We show that k-NN regression is also adaptive to intrinsic dimension. In particular our rates are local to a query x and depend only on the way masses of balls centered at x vary with radius. Furthermore, we show a simple way to choose k = k(x) locally at any x so as to nearly achieve the minimax rate at x in terms of the unknown intrinsic dimension in the vicinity of x. We also establish that the minimax rate does not depend on a particular choice of metric space or distribution, but rather that this minimax rate holds for any metric space and doubling measure.

資料詳細

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言語:
 日付: 2012-01
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: Kpotufe2012
 学位: -

関連イベント

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イベント名: Twenty-Fifth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2011)
開催地: Granada, Spain
開始日・終了日: -

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Advances in Neural Information Processing Systems 24
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Shawe-Taylor, J, 編集者
Zemel, RS, 編集者
Bartlett, P, 編集者
Pereira, F, 編集者
Weinberger, KQ, 編集者
所属:
-
出版社, 出版地: Red Hook, NY, USA : Curran
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 729 - 737 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-1-618-39599-3