度量空间中使用指数权重的在线学习
机器学习
2021-03-29 v1 机器学习
度量几何
统计理论
统计理论
摘要
本文研究度量空间中使用指数权重的在线学习问题。我们将传统在欧氏背景下研究的指数加权平均预测器的分析推广到更抽象的框架。我们的结果依赖于重心概念、合适版本的 Jensen 不等式，以及度量空间中称为测度收缩性质的下曲率界综合概念。我们还将在线到批处理转换原理加以调整，以将结果应用于统计学习框架。
引用
@article{arxiv.2103.14389,
title = {Online learning with exponential weights in metric spaces},
author = {Quentin Paris},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.14389},
year = {2021}
}
备注
33 pages, 1 figure