基于预测市场的组合建模与学习
人工智能
2012-01-19 v1 计算机科学与博弈论
交易与市场微观结构
摘要
以适当的方式组合模型以实现高性能在当今机器学习领域十分常见。尽管已创建了大量的组合模型，但人们很少关注不同模型之间的共性及其联系。因此，值得研究一种通用的建模技术，以深入理解模型组合并为创建新模型提供启示。预测市场有望成为这样一种通用、灵活的组合模型。通过回顾几种流行的组合模型和预测市场模型，本文旨在展示市场模型如何泛化不同的组合结构，以及如何在特定条件下实现这些流行的组合模型。此外，我们将看到，在不同的市场模型中，Storkey 的\emph{机器学习市场}提供了比其他模型更基础、更通用的建模机制，其在理论研究和应用方面均具有显著吸引力。
引用
@article{arxiv.1201.3851,
title = {Combinatorial Modelling and Learning with Prediction Markets},
author = {Jinli Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1201.3851},
year = {2012}
}