条件信息几何的 Cencov-Campbell 扩展表征
机器学习
2012-07-19 v1 机器学习
摘要
我们阐述并证明了条件信息几何的公理化表征，涵盖了归一化和非归一化两种情形。该表征将 Cencov 和 Campbell 对 Fisher 几何的公理化推导扩展到了正条件模型锥，并作为特例扩展到了条件分布流形。由于条件 I-散度与乘积 Fisher 信息度量之间的密切联系，该表征为逻辑回归和 AdaBoost 背后的原始问题提供了新的公理化解释。
引用
@article{arxiv.1207.4139,
title = {An Extended Cencov-Campbell Characterization of Conditional Information Geometry},
author = {Guy Lebanon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.4139},
year = {2012}
}
备注
Appears in Proceedings of the Twentieth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2004)