度量空间中的主动最近邻学习
机器学习
2018-11-01 v3 统计理论
统计理论
摘要
我们提出了一种用于一般度量空间的基于池的非参数主动学习算法，称为 MArgin Regularized Metric Active Nearest Neighbor (MARMANN)，其输出一个最近邻分类器。我们给出了依赖于输入样本的噪声间隔性质的预测误差保证，并且这些保证与之前提出的被动学习器所具有的保证具有竞争力。我们证明 MARMANN 的标签复杂度显著低于任何具有类似误差保证的被动学习器。MARMANN 基于一种广义样本压缩方案，以及一种新的标签高效主动模型选择过程。
引用
@article{arxiv.1605.06792,
title = {Active Nearest-Neighbor Learning in Metric Spaces},
author = {Aryeh Kontorovich and Sivan Sabato and Ruth Urner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.06792},
year = {2018}
}