On the Kernel Rule for Function Classification

Let X be a random variable taking values in a function space F, and let Y be a discrete random label with values 0 and 1. We investigate asymptotic properties of the moving window classification rule based on independent copies of the pair (X,Y). Contrary to the finite dimensional case, it is shown...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Annals of the Institute of Statistical Mathematics 2006-09, Vol.58 (3), p.619-633
Hauptverfasser:	Abraham, C, Biau, G, Cadre, B
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Classification Entropy Investigations Mathematics Random variables Statistical analysis Statistics Statistics Theory Studies
Online-Zugang:	Volltext
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