IRIS Institutional Research Information System - OPENBS Open Archive UniBS
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il nuovo catalogo dedicato alla raccolta e alla disseminazione della produzione scientifica dell'Università degli Studi di
Brescia, denominato OPENBS. E' possibile cercare pubblicazioni in OPENBS:
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Brescia, denominato OPENBS. E' possibile cercare pubblicazioni in OPENBS:
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EnglishThis paper shows that kernel-based estimates of unknown input-output maps can be complemented with uncertainty bounds more robust than those commonly derived in the Gaussian regression framework. This is obtained by using the kernel not to define Gaussian priors but a much vaster class of symmetric distributions. Such class is then handled by extending to the Bayesian setting the recently developed sign-perturbed sums (SPS) framework.
| Titolo: | UNCERTAINTY BOUNDS FOR KERNEL-BASED REGRESSION: A BAYESIAN SPS APPROACH |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2018 |
| Abstract: | This paper shows that kernel-based estimates of unknown input-output maps can be complemented with uncertainty bounds more robust than those commonly derived in the Gaussian regression framework. This is obtained by using the kernel not to define Gaussian priors but a much vaster class of symmetric distributions. Such class is then handled by extending to the Bayesian setting the recently developed sign-perturbed sums (SPS) framework. |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11379/511172 |
| ISBN: | 978-1-5386-5477-4 |
| Appare nelle tipologie: | 4.1 Contributo in Atti di convegno |
File in questo prodotto:
| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| 08516929.pdf | Full Text | NON PUBBLICO - Accesso privato/ristretto | Utenti riconosciuti Richiedi una copia |
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http://hdl.handle.net/11379/511172
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