Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Note on the Chernoff Bound for Random Variables in the Unit Interval

論文の概要: A Note on the Chernoff Bound for Random Variables in the Unit Interval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07880v1
Date: Sun, 15 May 2022 14:06:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-18 13:02:13.359328
Title: A Note on the Chernoff Bound for Random Variables in the Unit Interval
Title（参考訳）: 単位区間における確率変数のチャーンオフ境界に関する一考察
Authors: Andrew Y. K. Foong, Wessel P. Bruinsma, David R. Burt
Abstract要約: チャーノフ境界は統計学習理論において、保留データに対する経験的リスクの観点から仮説の一般化リスクを上限にするために一般的に用いられる。この拡張は、単位区間で値を取る確率変数の場合には、コミュニティではあまり知られていない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.312968200748116
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Chernoff bound is a well-known tool for obtaining a high probability bound on the expectation of a Bernoulli random variable in terms of its sample average. This bound is commonly used in statistical learning theory to upper bound the generalisation risk of a hypothesis in terms of its empirical risk on held-out data, for the case of a binary-valued loss function. However, the extension of this bound to the case of random variables taking values in the unit interval is less well known in the community. In this note we provide a proof of this extension for convenience and future reference.
Abstract（参考訳）: チャーノフ境界(英: chernoff bound)は、ベルヌーイ確率変数の標本平均の期待値に高い確率値を求めるためのよく知られたツールである。この境界は統計学習理論において、二項値の損失関数の場合の保持データに対する経験的リスクの観点から、仮説の一般化リスクを上限にするためによく用いられる。しかし、単位間隔で値を取る確率変数の場合へのこの境界の拡張はコミュニティではあまり知られていない。ここでは、この拡張の利便性と将来の参照の証明を提供する。

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