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English(EN) Learning under Target Shift: Optimal Density Ratio Estimation and Importance-Weighted Regression

新的RKHS方法推进了连续输出的密度比估计

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的再生核希尔伯特空间（RKHS）内的谱正则化方法，以解决目标漂移下连续输出设置中的密度比估计和重要性加权回归挑战。该方法提供了明确的有限样本收敛率，达到了最优的RKHS范数率。该方法还分析了密度比估计到最终预测器的误差传播，表明当有足够的样本用于密度比估计时，回归估计器可以达到最优率。 AI

影响 为连续密度比估计建立了有限样本理论，可能提高机器学习模型在分布漂移下的鲁棒性。

排序理由 该条目是一篇学术论文，详细介绍了一种新的密度比估计和重要性加权回归方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ren-Rui Liu, Zheng-Chu Guo ·

    目标漂移下的学习：最优密度比估计与重要性加权回归

    arXiv:2609.15785v1 Announce Type: cross Abstract: We study density ratio estimation and importance-weighted regression under target shift with continuous outputs. Under target shift, the conditional distribution of the inputs given the outputs remains invariant across the trainin…

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