Modelli per l'Analisi e l'Elaborazione dei Dati
Corso di Base per il Dottorato di Ricerca in Informatica
Parte del corso (4 ore) tenuta da A. Fusiello: "Regularization Machines for Learning".
Materiale ripreso ed adattato dalle note di: Alessandro Verri,
Tomaso Poggio, Sayan Mukherjee, Ryan Rifkin, Alex Rakhlin (MIT).
- Parte 1 - Learning and Regularization
- Parte 2 - Reproducing Kernel Hilbert Spaces
- Parte 3 - Regularization Networks
- Parte 4 - Support Vector Machines for Classification
- Parte 5 - Consistency of ERM, V-gamma and Structural Risk Minimization.
Bibliografia
- V. N. Vapnik. An Overview of Statistical Learning Theory. IEEE Trans. Neural Networks 10(5), 1999.
- T. Evgeniou and M. Pontil and T. Poggio. Regularization Networks and Support Vector Machines. Advances in Computational Mathematics, 2000.
- T. Poggio and S. Smale. The Mathematics of Learning: Dealing with Data. Notices of the AMS, 2003
- Tomaso Poggio, Sayan Mukherjee, Ryan Rifkin, Alex Rakhlin.
9.520:Statistical Learning Theory and Applications, Course slides, Spring 2003
- Alessandro Verri. Teoria della Regolarizzazione e Teoria Statistica dell'Apprendimento, Note del corso, Giugno 2000.
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B. Heisele, A. Verri and T.Poggio. Learning and Vision Machines . Proceedings of the IEEE, 90(7), 2002