Qian Lin

Diese Studie untersucht die Faktoren, die die Lernkurven bei Kernel Ridge Regression beeinflussen.

Ein Blick auf spektrale Algorithmen und deren Rolle bei Vorhersagen im maschinellen Lernen.

Neue Methoden verbessern die Entscheidungsfindung in der KI und sorgen dabei für Sicherheit und Effizienz.

Dieser Artikel behandelt Kernel-Klassifizierer und ihre Leistung in Sobolev-Räumen.

Untersuchung des Sättigungseffekts in der Kernel Ridge Regression und seine Auswirkungen auf Vorhersagen.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Erkenntnisse der Kernelregression in hochdimensionalen Einstellungen.

Untersuchen, wie Flexibilität in Modellen die Vorhersagegenauigkeit durch dynamische Anpassungen verbessert.