Este artículo propone un esquema de muestreo óptimo en espacios de Hilbert con núcleo reproductor, basado en el análisis asintótico de un minimizador del riesgo empírico con reponderación de Horvitz-Thompson. El esquema, derivado a través de la traza del operador de covarianza, se muestra implementable mediante plug-in y funciona bien en conjuntos de datos sintéticos y del mundo real.
Muestreo óptimo en RKHS para aprendizaje supervisado
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