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Square root penalty: Adaptation to the margin in classification and in edge estimation

A. B. Tsybakov · S. A. van de Geer刊期 2005-06-01 · 卷 33（3）The Annals of Statistics已编入正刊

平方根惩罚：分类与边界估计中的间隔自适应AI 解读

We consider the problem of adaptation to the margin in binary classification. We suggest a penalized empirical risk minimization classifier that adaptively attains, up to a logarithmic factor, fast optimal rates of convergence for the excess risk, that is, rates that can be faster than n−1/2, where n is the sample size. We show that our method also gives adaptive estimators for the problem of edge estimation.

正则化与变量选择
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