Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benign overfitting and adaptive nonparametric regression

論文の概要: Benign overfitting and adaptive nonparametric regression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13347v1
Date: Mon, 27 Jun 2022 14:50:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-28 14:20:40.903864
Title: Benign overfitting and adaptive nonparametric regression
Title（参考訳）: 良性過剰と適応的非パラメトリック回帰
Authors: Julien Chhor, Suzanne Sigalla and Alexandre B. Tsybakov
Abstract要約: 本研究では,データポイントを高い確率で補間する連続関数である推定器を構築する。我々は未知の滑らかさに適応してH"古いクラスのスケールにおいて平均2乗リスクの下で最小値の最適速度を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 71.70323672531606
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the nonparametric regression setting, we construct an estimator which is a continuous function interpolating the data points with high probability, while attaining minimax optimal rates under mean squared risk on the scale of H\"older classes adaptively to the unknown smoothness.
Abstract（参考訳）: 非パラメトリック回帰設定では、データポイントを高い確率で補間する連続関数である推定器を構築し、未知の滑らかさに適応してh\"olderクラスのスケールにおいて平均二乗リスクの下で最小の最適レートを得る。

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