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 gorithmes-d-apprentissage-et-bornes-sur-le-risque-pour-l-approche-de-la-re
 gression-a-la-prediction-de-structures/
SUMMARY: (...): M. Marchand at CMI (Univ. Laval): algorithmes d'apprentissa
 ge et bornes sur le risque pour l'approche de la régression à la prédic
 tion de structures
DESCRIPTION:: Algorithmes d'apprentissage et bornes sur le risque pour l'ap
 proche de la régression à la prédiction de structures\nBy Mario Marchan
 d\\\, Université Laval\\\, Québec\\\, Canada.\n\nNous présentons des ga
 ranties rigoureuses sur l'approche de la régression à la prédiction de 
 sorties structurées. Nous montrons que le risque quadratique (de régress
 ion) borne supérieurement le risque de prédiction lorsque le noyau de so
 rtie vérifie certaines conditions relativement au risque de prédiction. 
 Nous proposons deux bornes sur le risque de prédiction qui dépendent du 
 risque empirique quadratique. Le minimiseur de la première borne se trouv
 e à être le prédicteur proposé par Cortes et al (2007). Le minimiseur 
 de la deuxième borne est un prédicteur proposé pour la première fois. 
 Ces deux prédicteurs sont comparés sur la reconnaissance de mots manuscr
 its et la classification hiérarchique d'enzymes.
CATEGORIES:Séminaire,Signal et Apprentissage
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