Qian Lin

Esse estudo analisa os fatores que afetam as curvas de aprendizado na Regressão Ridge com Kernel.

Um olhar sobre algoritmos espectrais e seu papel nas previsões de aprendizado de máquina.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em IA enquanto garantem segurança e eficiência.

Este artigo fala sobre classificadores de núcleo e seu desempenho em espaços de Sobolev.

Analisando o efeito de saturação na Regressão por Kernel Ridge e suas implicações para previsões.

Uma olhada nos desafios e insights da regressão kernel em configurações de alta dimensão.

Analisando como a flexibilidade nos modelos melhora a precisão das previsões através de ajustes dinâmicos.