k-NN 回归的非渐近一致一致性速率
机器学习
2018-11-06 v2 机器学习
摘要
我们在温和假设下推导了 -NN 回归的高概率有限样本一致一致性速率，该速率在对数因子范围内是最优的。我们进一步证明，-NN 回归能够自动适应未知的较低内在维度。随后，我们将 -NN 回归速率应用于建立从含噪观测中估计函数水平集与全局最大值的新结果。
引用
@article{arxiv.1707.06261,
title = {Non-Asymptotic Uniform Rates of Consistency for k-NN Regression},
author = {Heinrich Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.06261},
year = {2018}
}
备注
In Proceedings of 33rd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2019)