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log-likelihood
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梯度提升扩展至向量值函数 · arXiv 研究
研究人员开发了一种新颖的梯度提升方法，将其能力扩展到向量值函数。这种新方法解决了现有框架的局限性，这些框架通常通过一次处理一个元素或使用简化的近似来处理向量目标。所提出的算法旨在与基于直方图的决策树高效工作，有可能提高复杂多类分类任务的性能。
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新方法使用噪声对比估计校准藤蔓联结模型
研究人员开发了一种使用噪声对比估计（NCE）方法校准简化藤蔓联结模型的新方法。该方法将密度估计重新构建为二元分类任务，允许进行特定于观测值的校正因子。NCE方法提供校正后的对数似然估计，这些估计会调整简化藤蔓模型，使其更好地反映底层数据生成依赖结构。模拟研究和实际应用表明，当简化假设被违反时，这种校准可以提高模型准确性，而在假设成立时则保持中性。