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ErscheinungsdatumTitelAutor(en)
2023Regression from linear models to neural networks : double descent, active learning, and samplingHolzmüller, David
2022Learning with high-dimensional dataFischer, Simon
2022Intrinsic dimension adaptive learning rates for kernel methodsHamm, Thomas
2022Inhomogeneous fractals as a Martin boundaryKohl, Stefan
2020Stochastic partial differential equations on Cantor-like setsEhnes, Tim
2019Spectral asymptotics for stretched fractalsHauser, Elias
2019Spectral asymptotics for Dirichlet Laplacians on random Cantor-like sets and on their complementMinorics, Lenon Alexander
2018Randomization and companion algorithms in stochastic approximation with semimartingalesPfrommer, Timo
2017Kernel-based expectile regressionFarooq, Muhammad
2015Statistical learning of kernel-based methods for non-i.i.d. observationsHang, Hanyuan
2013Neue Methoden für die Optimierung verfahrenstechnischer ProzesseHokenmaier, Stephania
2013Smoothing spline regression estimates for randomly right censored dataWinter, Stefan
2012A projection and a variational regularization method for sparse inverse problemsOfftermatt, Jonas
2011Consistency and bandwidth selection for dependent data in non-parametric functional data analysisMüller, Simon Peter
2010Kiefer-Wolfowitz type stochastic approximation with semimartingalesSchnizler, Philipp
2008Estimation of minimum mean squared error with variable metric from censored observationsStrobel, Matthias
2006Stochastic differential equations driven by Gaussian processes with dependent increments and related market models with memorySchiemert, Daniel
2003Robustheitseigenschaften von Dekonvolutionsdichteschätzern bezüglich Missspezifikation der FehlerdichteMeister, Alexander
2003Zur Analyse der Grenzdynamik von stochastischen Vielteilchensystemen am Beispiel des Pickard-Tory SedimentationsmodellsWittmann, Thorsten
2002Emissionsdichteschätzung bei Time-of-Flight Positronen Emissions-TomographieKuball, Silke
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