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  Stability and Generalization

Bousquet, O., & Elisseeff, A. (2002). Stability and Generalization. The Journal of Machine Learning Research, 2, 499-526.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E0C2-2 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-87BB-0
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://www.jmlr.org/papers/volume2/bousquet02a/bousquet02a.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Bousquet, O1, Autor           
Elisseeff, A1, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We define notions of stability for learning algorithms and show how to use these notions to derive generalization error bounds
based on the empirical error and the leave-one-out error. The
methods we use can be applied in the regression framework as well
as in the classification one when the classifier is obtained by
thresholding a real-valued function. We study the stability
properties of large classes of learning algorithms such as
regularization based algorithms. In particular we focus on Hilbert
space regularization and Kullback-Leibler regularization. We
demonstrate how to apply the results to SVM for regression and
classification.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2002-03
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 1439
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: The Journal of Machine Learning Research
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: 2 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 499 - 526 Identifikator: ISSN: 1532-4435
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111002212682020_1