Noisy classification with boundary assumptions

Abstract : We address the problem of classification when data are collected from two samples with measurement errors. This problem turns to be an inverse problem and requires a specific treatment. In this context, we investigate the minimax rates of convergence using both a margin assumption, and a smoothness condition on the boundary of the set associated to the Bayes classifier. We establish lower and upper bounds (based on a deconvolution classifier) on these rates.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2013
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00843776
Contributeur : Sébastien Loustau <>
Soumis le : vendredi 12 juillet 2013 - 10:24:45
Dernière modification le : vendredi 14 septembre 2018 - 09:16:05
Document(s) archivé(s) le : dimanche 13 octobre 2013 - 04:25:09

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Identifiants

  • HAL Id : hal-00843776, version 1
  • ARXIV : 1307.3369

Citation

Sébastien Loustau, Clément Marteau. Noisy classification with boundary assumptions. 2013. 〈hal-00843776〉

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