Risk bounds for new M-estimation problems

Abstract : In this paper, we develop new algorithms for parameter estimation in the case of models type Input/Output in order to represent and to characterize a phenomenon Y. From experimental data Y_{1},...,Y_{n} supposed to be i.i.d from Y, we prove risk bounds qualifying the proposed procedures in terms of the number of experimental data n, computing budget m and model complexity. The methods we present are general enough which should cover a wide range of applications.
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Pré-publication, Document de travail
MAP5 2011-37. 2011
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Contributeur : Nabil Rachdi <>
Soumis le : lundi 12 septembre 2011 - 18:18:34
Dernière modification le : mardi 10 octobre 2017 - 11:22:03
Document(s) archivé(s) le : mardi 13 décembre 2011 - 02:37:51

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Nabil Rachdi, Jean-Claude Fort, Thierry Klein. Risk bounds for new M-estimation problems. MAP5 2011-37. 2011. 〈hal-00537236v2〉

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