A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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An On-Line Prediction Algorithm Combining Several Prediction Strategies in the Shared Bet Model Um algoritmo de previsão on-line que combina várias estratégias de previsão no modelo de aposta compartilhada

Ichiro TAJIKA, Eiji TAKIMOTO, Akira MARUOKA

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Resumo:

Um dos problemas mais importantes no aprendizado de máquina é prever um valor binário observando uma sequência de resultados, até o intervalo de tempo atual, gerados a partir de alguma fonte desconhecida. Vovk e Cesa-Bianchi et al. propuseram de forma independente um modelo de previsão on-line onde se presume que os algoritmos de previsão recebem uma coleção de estratégias de previsão chamadas especialistas e, portanto, podem usar as previsões que fazem. Neste modelo, nenhuma suposição é feita sobre a forma como a sequência de bits a ser prevista é gerada, e o desempenho do algoritmo é medido pela diferença entre o número de erros que ele comete na sequência de bits e o número de erros cometidos pelo algoritmo. o melhor especialista na mesma sequência. Neste artigo estendemos o modelo introduzindo uma noção de investimento. Ou seja, tanto o algoritmo de previsão como os especialistas são obrigados a fazer apostas nas suas previsões em cada intervalo de tempo, e o desempenho do algoritmo é agora medido em relação ao dinheiro total perdido, e não ao número de erros. Analisamos os nossos algoritmos na situação particular em que todos os especialistas partilham a mesma quantidade de apostas em cada intervalo de tempo. Neste modelo de aposta compartilhada, fornecemos um algoritmo de previsão que é, em certo sentido, ideal, mas impraticável, e também fornecemos um algoritmo de previsão eficiente que acaba sendo quase ideal.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E82-D No.2 pp.348-355
Data de publicação
1999/02/25
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Algoritmo e Complexidade Computacional

autores

Palavra-chave