Cover: Minimum Gamma-Divergence for Regression and Classification Problems (E-Book) von Shinto Eguchi
Shinto Eguchi

Teil der Reihe: Mathematics and Statistics (R0)

Minimum Gamma-Divergence for Regression and Classification Problems

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Inhaltsangabe

1. Introduction.- 2. Framework of gamma-divergence.- 2.1. Scale invariance.- 2.2 GM divergence and HM divergence.- 3. Minimum divergence methods for generalized linear models.- 3.1. Bernoulli logistic model.- 3.2. Poisson log-linear model.- 3.3. Poisson point process model.- 4. Minimum divergence methods in machine leaning.- 4.1. Multi-class AdaBoost.- 4.2. Boltzmann machine.- 5. gamma-divergence for real valued functions.- 6. Discussion.

Produktdetails
  • Erscheinungsdatum: 11.03.2025
  • Autor/Autorin: Shinto Eguchi
  • Reihe: Mathematics and Statistics (R0)
  • Format: E-Book
  • Dateiformat: PDF
  • Kopierschutz: Wasserzeichen
  • Dateigröße: 2.5 MB
  • Verlag: SPRINGER
  • Sprache: Englisch
  • Umfang: 118 Seiten
  • ISBN: 9789819788804
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  • Kompatibilität: Lesbar auf Geräten und Apps mit PDF-Unterstützung.
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