Qian Lin

Cette étude examine les facteurs qui influencent les courbes d'apprentissage en régression par crête noyau.

Un aperçu des algorithmes spectraux et leur rôle dans les prédictions d'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision en IA tout en garantissant la sécurité et l'efficacité.

Cet article parle des classificateurs à noyau et de leurs performances dans les espaces de Sobolev.

Examiner l'effet de saturation dans la régression de Ridge à noyau et ses implications pour les prédictions.

Un aperçu des défis et des connaissances sur la régression par noyau dans des contextes à haute dimension.

Examiner comment la flexibilité dans les modèles améliore la précision prédictive grâce à des ajustements dynamiques.