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  Uniform Convergence of Adaptive Graph-Based Regularization

Hein, M. (2006). Uniform Convergence of Adaptive Graph-Based Regularization. Learning Theory: 19th Annual Conference on Learning Theory (COLT 2006), 50-64.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D05B-D Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D05C-B
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Hein, M1, Autor           
Lugosi H.-U. Simon, G., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The regularization functional induced by the graph Laplacian of a random neighborhood graph based on the data is adaptive in two ways. First it adapts to an underlying manifold structure and second to the density of the data-generating probability measure. We identify in this paper the limit of the regularizer and show uniform convergence over the space of Hoelder functions. As an intermediate step we derive upper bounds on the covering numbers of Hoelder functions on compact Riemannian manifolds, which are of independent interest for the theoretical analysis of manifold-based learning methods.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2006-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://www.learningtheory.org/colt2006/
DOI: 10.1007/11776420_7
BibTex Citekey: 3893
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 19th Annual Conference on Learning Theory
Veranstaltungsort: Pittsburgh, PA, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Learning Theory: 19th Annual Conference on Learning Theory (COLT 2006)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 50 - 64 Identifikator: -