Anwendbare Statistische Lerntheorie: Abschätzungen zur uniformen Konvergenz sollen in einfach, genaue und praktikable Algorithmen umgeformt werden

这是一种新的统计方法，也是一种新的统计方法，它的基本原理是：从理论到实践，从理论到实践。这是相关的和nötig，da Bisher在vielen Fällen die Vorhersagen viel zu konservativ，D.H.die Konfidenzintervalle deutlich zu gro？waren，oder die Verfahren vom Endanwender zu Hohe Kenntnisse erwarteen.他说：“这是一项非常重要的工作。”FERNER Sollen die Fortschritte auf DEM Gebiet Kernbasierter算法支持Vektoren，Der Gaussprozesse，Der Kern-PCA，Sowie der modellselektion auf weteren Gebieten Fuchtbar giacht。在此平面上，现代的Konzepte der Kapazitätskontrolle auf Neuronale Netzwerke，unüberwachtes Lernen and Generative Modelle anzuwenden。Schlie？lich is geants，die Idee des“Large Verteilung”，Oder Genomomm der entsprechenden Verteilung，weder zu entwickeln，and daraus Neue算法men zu gewinnen.

Ziel des Forschungsprojekts ist es, die Methoden statistischer Lernthorie praktisch anwendbar zu machen und damit die Lücke zwischen theoretischen Vorhersagen und deren konkreter Anwendbarkeit zu schließen. Dies ist relevant und nötig, da bisher in vielen Fällen die Vorhersagen viel zu konservativ, d. h. die Konfidenzintervalle deutlich zu groß waren, oder die Verfahren vom Endanwender zu hohe Kenntnisse erwarteten. Mit anderen Worten - Ziel ist es, genaue und einfach anwendbare Verfahren zur statistischen Vorhersage zu entwickeln. Ferner sollen die Fortschritte auf dem Gebiet kernbasierter Algorithmen wie der Support Vektoren, der Gaussprozesse, der Kern-PCA, sowie der Modellselektion auf weiteren Gebieten fruchtbar gemacht werden. Insbesondere plane ich, moderne Konzepte der Kapazitätskontrolle auch auf Neuronale Netzwerke, unüberwachtes Lernen und generative Modelle anzuwenden. Schließlich ist geplant, die Idee des "large Margins", oder genaugenommen der entsprechenden Verteilung, weiter zu entwickeln, und daraus neue Algorithmen zu gewinnen.