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实体 Nina Maria Gottschling

Nina Maria Gottschling

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  1. TOOL · CL_307961 ·

    新的几何框架量化数据集模糊性和误差界限

    一篇新研究论文介绍了一个几何框架，用于量化由噪声和信息不足引起的数据集模糊性。该框架为回归和分类任务提供了可实现的经验误差和准确率的最佳确定性、非渐近界限，且独立于所使用的具体机器学习模型。该研究由Nina Maria Gottschling撰写，证明了输入-目标关系模糊性会导致经验误差下限以及准确率-稳定性权衡，实验显示了可实现误差和准确率的非平凡界限。