Scifaro

中文

非正曲率测地空间中的指数加权平均预测器

统计理论 2020-02-04 v1 计算机科学与博弈论机器学习度量几何机器学习统计理论

作者: Quentin Paris

在 arXiv 上查看 ↗ PDF ↗

摘要

本文研究在 Alexandrov 意义下具有非正曲率的测地空间中，针对专家建议的预测问题。通过几何考量，特别是重心这一概念，我们将经典的指数加权平均预测器的定义与分析推广到该设定。我们还将在线到批转换的原理适配于该设定。我们简要讨论了这些结果在聚合背景以及重心估计问题中的应用。

关键词

专家建议预测测地空间非正曲率指数加权平均重心在线到批转换

引用

@article{arxiv.2002.00852,
  title  = {The exponentially weighted average forecaster in geodesic spaces of non-positive curvature},
  author = {Quentin Paris},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2002.00852},
  year   = {2020}
}