机器学习是广泛用于商业系统和工业企业从计算机视觉和生物信息学到社交网络挖掘。随着领域的发展,越来越注重了解其数学基础。毫无疑问,机器学习从一门学科迅速发展主要是由研究人员在人工智能研究的一个更广泛的学科也研究了应用数学家和统计学家。

这个特殊问题的主要焦点将在理论方面的机器学习算法。特刊将作为一个国际论坛研究机器学习和应用数学和统计总结最近的进展和想法在迅速发展的领域,特别强调学习理论。原始研究的文章和评论文章都是受欢迎的。潜在的主题包括,但不限于:

• 推广和学习算法的一致性
• 近似理论相关的学习理论
• 再生核希尔伯特空间理论描述的再生核希尔伯特空间()
• 浓度不平等和实证过程理论分析学习算法
• 其他的新颖的机器学习方法的理论分析

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