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@takushi-m@github

Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data を読んだ

Posted at

ICML2015 Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data を読んだ

どんなもの？

正例とラベルなしデータから二値分類する問題を考える。
提案法が最適解に最適なレートで収束することを理論的に証明し
従来法と同程度の精度をより少ないコストで実現できることを
実験的に示した。

先行研究と比べると？

従来は非凸なロス関数で最適化していた所を、凸関数で最適化できるようにした

技術や手法のキモはどこ？

  • 正例とラベルなしデータに別々のロス関数を割り当てる
  • ダブルヒンジロス関数を使う
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