The Optimal Ridge Penalty for Real-world High-dimensional Data Can Be Zero or Negative due to the Implicit Ridge Regularization

DSpace Repositorium (Manakin basiert)

The Optimal Ridge Penalty for Real-world High-dimensional Data Can Be Zero or Negative due to the Implicit Ridge Regularization

Autor(en): Kobak, Dmitry; Lomond, Jonathan; Sanchez, Benoit
Tübinger Autor(en):
Kobak, Dmitry
Erschienen in: Journal of Machine Learning Research (2020), Bd. 21, Article 169
Verlagsangabe: Microtome Publ
Sprache: Englisch
ISSN: 1532-4435
DDC-Klassifikation: 004 - Informatik
600 - Technik
Dokumentart: Wissenschaftlicher Artikel
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