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Aggregation by exponential weighting and sharp oracle inequalities

  • Sorbonne Université

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

In the present paper, we study the problem of aggregation under the squared loss in the model of regression with deterministic design. We obtain sharp oracle inequalities for convex aggregates defined via exponential weights, under general assumptions on the distribution of errors and on the functions to aggregate. We show how these results can be applied to derive a sparsity oracle inequality.

langue originaleAnglais
titreLearning Theory - 20th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2007, Proceedings
EditeurSpringer Verlag
Pages97-111
Nombre de pages15
ISBN (imprimé)9783540729259
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2007
Modification externeOui
Evénement20th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2007 - San Diego, CA, États-Unis
Durée: 13 juin 200715 juin 2007

Série de publications

NomLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Volume4539 LNAI
ISSN (imprimé)0302-9743
ISSN (Electronique)1611-3349

Une conférence

Une conférence20th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2007
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeSan Diego, CA
période13/06/0715/06/07

Empreinte digitale

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