函数型二分排序：一种基于小波的滤波方法
机器学习
2013-12-19 v1
摘要
本文的主要目标是解决函数型数据分析（FDA）视角下的二分排序问题。给定一个训练集，其中包含独立实现的（可能采样的）二阶随机函数，该函数具有（局部）平滑的自相关结构，并随机分配一个二元标签，目标是学习一个具有最优ROC曲线的评分函数s。基于线性/非线性小波逼近，展示了如何自适应地选择输入曲线的紧凑有限维表示，以利用多变量数据二元反馈排序问题的最新进展构建精确的排序规则。除了理论考虑，本文通过数值实验说明了所提出的函数型二分排序学习方法的性能。
引用
@article{arxiv.1312.5066,
title = {Functional Bipartite Ranking: a Wavelet-Based Filtering Approach},
author = {Stéphan Clémençon and Marine Depecker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.5066},
year = {2013}
}