Generalization bounds of ERM-based learning processes for continuous-time Markov chains
Many existing results on statistical learning theory are based on the assumption that samples are independently and identically distributed (i.i.d.). However, the assumption of i.i.d. samples is not suitable for practical application to problems in which samples are time dependent. In this paper, we...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zhang, Chao, Tao, Dacheng |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2013
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/99342 http://hdl.handle.net/10220/13531 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Global PAC bounds for learning discrete time Markov chains
بواسطة: BAZILLE, Hugo, وآخرون
منشور في: (2020) -
Similar states in continuous-time Markov chains
بواسطة: Yap, V.B.
منشور في: (2014) -
Adaptive Duty Cycling in Sensor Networks via Continuous Time Markov Chain Modelling
بواسطة: Chan, Ronald Wai Hong, وآخرون
منشور في: (2015) -
Adaptive duty cycling in sensor networks with energy harvesting using continuous-time markov chain and fluid models
بواسطة: CHAN, Wai Hong Ronald, وآخرون
منشور في: (2015) -
Modelling and analysis of biomedical data using Markov chain Monte Carlo
بواسطة: Tao, Bo.
منشور في: (2008)