Det har nyligen visat sig att det under antagandet om marginal (eller låg bullernivå) finns klassificeringar som uppnår snabba konvergensnivåer för den överskjutande Bayes-risken, dvs. snabbare än n −1/2. Arbetet i detta ämne har föreslagit följande två hypoteser: (i) den bästa uppnåeliga snabba hastigheten är av ordningen n −1, och (ii) plug-in klassificerare i allmänhet konvergera långsammare än de klassificeringsgrundare som bygger på empirisk riskminimering. Vi visar att båda hypoteserna inte är korrekta. I synnerhet konstruerar vi plug-in klassificerare som kan uppnå inte bara snabba, men också super-snabba priser, det vill säga snabbare än n −1. Vi etablerar minimax lägre gränser som visar att de erhållna hastigheterna inte kan förbättras.
För det första är det baserat på plug-in classifier design REF, och inte standard empirisk riskminimering (ERM) system.
Fast learning rates for plug-in classifiers
{'venue': 'Annals of Statistics 2007, Vol. 35, No. 2, 608-633', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}