Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms [Anglais] [Relié]

2m  al  algorithm  approach  assume  bayesian  between  bound  called  case  class  classification  classifier  compression  consider  data  definition  different  dimension  distribution  empirical  equation  error  et  example  exists  expected  fact  feature  figure  first  fixed  following  framework  function  gaussian  generalization  given  however  hypotheses  hypothesis  idea  image  kernel  known  large  learning  least  let  linear  loss  machines  margin  matrix  measure  method  model  must  new  note  number  objects  obtain  order  output  pac  parameters  ph  point  possible  prior  probability  problem  pz  random  results  risk  sample  section  see  set  sign  size  space  strategy  support  term  theorem  thus  training  two  use  used  value  vc  vector  version  weight  xi  yi