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Jessica Finocchiaro
Jessica Finocchiaro
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研究论文对比了成本敏感型和成本无关型机器学习损失函数
一篇新的研究论文探讨了在模型容量有限的情况下，成本敏感型损失函数为何能在机器学习中优于成本无关型损失函数的理论基础。该研究建立了在使用成本无关型目标进行后处理的模型与直接使用成本敏感型目标进行训练的模型之间的性能差距。当特定任务的最优决策边界与从成本无关方法得出的假设不一致时，就会出现这种差距，这种情况在 UCI 存储库的分类数据集上得到了证明，尤其是在使用简单模型时。
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新方法校准离散机器学习分类任务
研究人员开发了一种用于近似机器学习中离散分类任务校准的新方法。该方法解决了将二元校准定义扩展到多类别场景时出现的复杂性问题。这项工作引入了一种表征近似属性校准离散属性的方法，这是以前未曾实现的。