GRETSI'03 19e Colloque GRETSI
sur le traitement du signal et des images
Paris   8 - 11 septembre 2003
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Informations concernant l'article

Titre
Estimating the moments of a random vector with applications
Auteur(s)
John Shawe-Taylor Royal Holloway, University of London
Nello Cristianini Department of Statistics, UC Davis
Références
vol. I, page 47
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Résumé

A general result about the quality of approximation of the mean of a distribution by its empirical estimate is proven that does not involve the dimension of the feature space. Using the kernel trick this gives also bounds the quality of approximation of higher order moments. A number of applications are derived of interest in learning theory including a new novelty detection algorithm and rigorous bounds on the Robust Minimax Classification algorithm.
Edition : Télécom-Paris -- 2003