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2Consistency of support vector machines and other regularized kernel machines
I. Steinwart. IEEE Trans. Inform. Theory, (2005)
vor 3 Jahren von @mathematik
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3Optimal regression rates for SVMs using Gaussian kernels
M. Eberts, und I. Steinwart. Electron. J. Stat., (2013)
vor 3 Jahren von @mathematik
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4Optimal Learning Rates for Localized SVMs
M. Meister, und I. Steinwart. J. Mach. Learn. Res., (2016)http://www.jmlr.org/papers/volume17/14-023/14-023.pdf.
vor 3 Jahren von @mathematik
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4Some Remarks on the Statistical Analysis of SVMs and Related Methods
I. Steinwart. Empirical Inference -- Festschrift in Honor of Vladimir N. Vapnik, Kapitel 4, Springer, Berlin, (2013)
vor 3 Jahren von @mathematik
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4Stability of unstable learning algorithms
D. Hush, C. Scovel, und I. Steinwart. Mach. Learn., (2007)
vor 3 Jahren von @mathematik
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3Sparseness of support vector machines---some asymptotically sharp bounds
I. Steinwart. Advances in Neural Information Processing Systems 16, Seite 1069--1076. Cambridge, MA, MIT Press, (2004)http://books.nips.cc/papers/files/nips16/NIPS2003_LT01.pdf.
vor 3 Jahren von @mathematik
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2On the optimal parameter choice for $\nu$-support vector machines
I. Steinwart. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (2003)
vor 3 Jahren von @mathematik
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3Sparsity of SVMs that use the $\epsilon$-insensitive loss
I. Steinwart, und A. Christmann. Advances in Neural Information Processing Systems 21, Seite 1569--1576. (2009)http://books.nips.cc/papers/files/nips21/NIPS2008_0274.pdf.
vor 3 Jahren von @mathematik
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3Support vector machines are universally consistent
I. Steinwart. J. Complexity, (2002)
vor 3 Jahren von @mathematik
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3Fast rates for support vector machines using Gaussian kernels
I. Steinwart, und C. Scovel. Ann. Statist., (2007)http://arxiv.org/pdf/0708.1838.
vor 3 Jahren von @mathematik
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4Optimal Rates for Regularized Least Squares Regression
I. Steinwart, D. Hush, und C. Scovel. Proceedings of the 22nd Annual Conference on Learning Theory, Seite 79--93. (2009)http://www.cs.mcgill.ca/~colt2009/papers/038.pdf.
vor 3 Jahren von @mathematik
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4Robust learning from bites for data mining
A. Christmann, I. Steinwart, und M. Hubert. Comput. Statist. Data Anal., (2007)
vor 3 Jahren von @mathematik
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2Intrinsic Dimension Adaptive Partitioning for Kernel Methods
T. Hamm, und I. Steinwart. Fakultät für Mathematik und Physik, Universität Stuttgart, (2021)
vor 3 Jahren von @ingosteinwart
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3Optimal Learning with Anisotropic Gaussian SVMs
H. Hang, und I. Steinwart. Appl. Comput. Harmon. Anal., (2021)https://arxiv.org/abs/1810.02321.
vor 3 Jahren von @ingosteinwart
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3Optimal Learning with Anisotropic Gaussian SVMs
H. Hang, und I. Steinwart. Appl. Comput. Harmon. Anal., (2021)https://arxiv.org/abs/1810.02321.
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2Intrinsic Dimension Adaptive Partitioning for Kernel Methods
T. Hamm, und I. Steinwart. Fakultät für Mathematik und Physik, Universität Stuttgart, (2021)
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4Adaptive Learning Rates for Support Vector Machines Working on Data with Low Intrinsic Dimension
T. Hamm, und I. Steinwart. Ann. Statist., (2021)https://arxiv.org/abs/2003.06202.
vor 3 Jahren von @mathematik
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8liquidSVM: A Fast and Versatile SVM Package
I. Steinwart, und P. Thomann. Fakultät für Mathematik und Physik, Universität Stuttgart, (2017)
vor 3 Jahren von @mathematik
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4Learning with Hierarchical Gaussian Kernels
I. Steinwart, P. Thomann, und N. Schmid. Fakultät für Mathematik und Physik, Universität Stuttgart, (2016)
vor 3 Jahren von @mathematik
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4Adaptive Learning Rates for Support Vector Machines Working on Data with Low Intrinsic Dimension
T. Hamm, und I. Steinwart. Ann. Statist., (2021)https://arxiv.org/abs/2003.06202.
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