仅从故事一面学习真相
机器学习
2020-10-14 v2 机器学习
摘要
在单侧反馈下学习（即仅观察我们预测为正的样本的标签）是机器学习中的一个基本问题——其应用包括借贷与推荐系统。尽管如此，在减轻由此产生的采样偏差影响的方法上进展却出奇地少。我们关注广义线性模型，并表明若不对此采样偏差进行修正，模型可能次优收敛甚至无法收敛到最优解。我们提出一种带有理论保证的自适应方法，并从经验上表明其优于若干现有方法。我们的方法利用方差估计技术在不确定性下高效学习，相比现有方法提供了更原理化的替代方案。
引用
@article{arxiv.2006.04858,
title = {Learning the Truth From Only One Side of the Story},
author = {Heinrich Jiang and Qijia Jiang and Aldo Pacchiano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.04858},
year = {2020}
}