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通过凸二元性统一发散最小化和统计推断

Unifying Divergence Minimization and Statistical Inference via Convex Duality
课程网址: http://videolectures.net/mlss06tw_smola_udmsi/  
主讲教师: Alexander J. Smola
开课单位: 亚马逊公司
开课时间: 2007-02-25
课程语种: 英语
中文简介:
我们通过凸二元性统一分歧最小化和统计推断。 在这样做的过程中,我们证明近似最大熵估计的对偶是最大后验估计。 此外,我们的治疗导致许多统计学习问题的稳定性和收敛性。
课程简介: We unify divergence minimization and statistical inference by means of convex duality. In the process of doing so, we prove that the dual of approximate maximum entropy estimation is maximum a posteriori estimation. Moreover, our treatment leads to stability and convergence bounds for many statistical learning problems.
关 键 词: 凸二元性; 统计推断; 对偶
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2020-01-13:chenxin
阅读次数: 53