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基于布雷格曼分歧的代价敏感学习

Cost-sensitive learning based on Bregman divergences
课程网址: http://videolectures.net/ecmlpkdd09_santos_rodriguez_cslb/  
主讲教师: Raúl Santos-Rodríguez
开课单位: 马德里卡洛斯三世大学
开课时间: 2009-10-20
课程语种: 英语
中文简介:
本文分析了一类特殊的Bregman分歧在多类问题成本敏感分类器设计中的应用。我们证明,这些散度测度可用于对接近决策边界的概率值进行最大精度的后验概率估计。渐近地,所提出的发散测度提供分类器最小化不可分离问题中的决策成本之和,以及最大化可分离MAP问题中的裕度。
课程简介: This paper analyzes the application of a particular class of Bregman divergences to design cost-sensitive classifiers for multiclass problems. We show that these divergence measures can be used to estimate posterior probabilities with maximal accuracy for the probability values that are close to the decision boundaries. Asymptotically, the proposed divergence measures provide classifiers minimizing the sum of decision costs in non-separableproblems, and maximizing a margin in separable MAP problems.
关 键 词: 后验概率; 决策成本; 最大化利润
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2021-02-07:nkq
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