論文の概要: Support Vector Regression: Risk Quadrangle Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09178v1
- Date: Sun, 18 Dec 2022 21:53:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 15:44:08.598632
- Title: Support Vector Regression: Risk Quadrangle Framework
- Title（参考訳）: ベクターレグレッションのサポート:リスククワッドローグフレームワーク
- Authors: Anton Malandii, Stan Uryasev
- Abstract要約: 本稿では,基本リスク四角形パラダイムの文脈におけるSVR(Support Vector Regression)について検討する。
SVR, $varepsilon$-SVR および $nu$-SVR の2つの定式化は、正則化ペナルティによる等価な正則誤差対策の最小化に対応する。
四角形の構築に使用される技法は、$varepsilon$-SVRと$nu$-SVRの等価性を証明するための強力なツールである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.225596179391365
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper investigates Support Vector Regression (SVR) in the context of the
fundamental risk quadrangle paradigm. It is shown that both formulations of
SVR, $\varepsilon$-SVR and $\nu$-SVR, correspond to the minimization of
equivalent regular error measures (Vapnik error and superquantile (CVaR) norm,
respectively) with a regularization penalty. These error measures, in turn,
give rise to corresponding risk quadrangles. Additionally, the technique used
for the construction of quadrangles serves as a powerful tool in proving the
equivalence between $\varepsilon$-SVR and $\nu$-SVR.
By constructing the fundamental risk quadrangle, which corresponds to SVR, we
show that SVR is the asymptotically unbiased estimator of the average of two
symmetric conditional quantiles. Additionally, SVR is formulated as a regular
deviation minimization problem with a regularization penalty by invoking Error
Shaping Decomposition of Regression. Finally, the dual formulation of SVR in
the risk quadrangle framework is derived.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,基本リスク四角形パラダイムの文脈におけるSVR(Support Vector Regression)について検討する。
SVR, $\varepsilon$-SVR および $\nu$-SVR の2つの定式化は、それぞれ等価な正則誤差測度(Vapnik error と Superquantile (CVaR) ノルム)の最小化に対応する。
これらの誤差測度は、次に対応するリスク四角形を生じさせる。
さらに、四角形の構築に使用される技法は、$\varepsilon$-SVRと$\nu$-SVRの等価性を証明するための強力なツールである。
SVRに対応する基本リスク四角形を構築することにより、SVRは2つの対称条件量子平均の漸近的に偏りのない推定器であることを示す。
さらに、SVRは、回帰のエラーシェーピング分解を誘発することにより、正規化ペナルティを伴う正規偏差最小化問題として定式化される。
最後に、リスク四角形フレームワークにおけるSVRの二重定式化が導出される。
関連論文リスト
- Provably Efficient CVaR RL in Low-rank MDPs [58.58570425202862]
リスクに敏感な強化学習(RL)について検討する。
本稿では, CVaR RLにおける探索, 搾取, 表現学習の相互作用のバランスをとるための, 新たなアッパー信頼境界(UCB)ボーナス駆動アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,各エピソードの長さが$H$,アクション空間が$A$,表現の次元が$d$であるような,エプシロン$最適CVaRのサンプル複雑性を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T17:44:40Z) - Risk Estimation in a Markov Cost Process: Lower and Upper Bounds [3.1484174280822845]
我々はマルコフコストプロセスにおいて、無限水平割引コストのリスク対策を推定する問題に取り組む。
私たちが調査するリスク尺度には、分散、バリュー・アット・リスク(VaR)、条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-17T16:35:39Z) - Corrected generalized cross-validation for finite ensembles of penalized estimators [5.165142221427927]
Generalized Cross-Vidation (GCV) は、正方形外乱予測リスクを推定するための広く使われている手法である。
GCV は 1 以上の大きさの有限アンサンブルに対して不整合であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:38:54Z) - Entire Space Counterfactual Learning: Tuning, Analytical Properties and
Industrial Applications [5.9460659646670875]
クリック後変換率(CVR)の推定は、長い間、サンプル選択バイアスとデータ空間の問題に悩まされてきた。
本稿では,全空間対物マルチタスクモデル (ESCM$2$) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-20T06:19:50Z) - Efficient Risk-Averse Reinforcement Learning [79.61412643761034]
リスク逆強化学習(RL)では、リターンのリスク測定を最適化することが目標である。
特定の条件下では、これは必然的に局所最適障壁につながることを証明し、それを回避するためのソフトリスク機構を提案する。
迷路ナビゲーション,自律運転,資源配分ベンチマークにおいて,リスク回避の改善を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-10T19:40:52Z) - Risk-Averse No-Regret Learning in Online Convex Games [19.4481913405231]
リスク回避エージェントを備えたオンラインゲームは,コストの大幅な増大のリスクを最小限に抑える最適な決定を学習することを目的としている。
コスト関数の分布は一般に観測不可能なすべてのエージェントの作用に依存するため、コストの条件付値(CVaR)の計算は困難である。
CVaR値を用いて計算したCVaR勾配の1点ゼロ次推定に依存する新しいオンラインリスク逆学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-16T21:36:47Z) - Optimal variance-reduced stochastic approximation in Banach spaces [114.8734960258221]
可分バナッハ空間上で定義された収縮作用素の定点を推定する問題について検討する。
演算子欠陥と推定誤差の両方に対して漸近的でない境界を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-21T02:46:57Z) - Quantum-Assisted Support Vector Regression for Detecting Facial
Landmarks [0.0]
我々は、2つのSVRモデルをトレーニングするためのアルゴリズム、すなわちシミュレートと量子古典ハイブリッドを考案した。
我々は,PythonのScikit-LernパッケージのSVR実装と比較した。
我々の研究は、量子支援型SVRを教師付き学習タスクに適用するための概念実証の例である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-17T18:57:10Z) - Online nonparametric regression with Sobolev kernels [99.12817345416846]
我々は、ソボレフ空間のクラス上の後悔の上限を$W_pbeta(mathcalX)$, $pgeq 2, beta>fracdp$ とする。
上界は minimax regret analysis で支えられ、$beta> fracd2$ または $p=infty$ の場合、これらの値は(本質的に)最適である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-06T15:05:14Z) - Sharp Statistical Guarantees for Adversarially Robust Gaussian
Classification [54.22421582955454]
逆向きに頑健な分類の過剰リスクに対する最適ミニマックス保証の最初の結果を提供する。
結果はAdvSNR(Adversarial Signal-to-Noise Ratio)の項で述べられており、これは標準的な線形分類と逆数設定との類似の考え方を一般化している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-29T21:06:52Z) - Toward Adversarial Robustness via Semi-supervised Robust Training [93.36310070269643]
アドリラルな例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に対する深刻な脅威であることが示されている。
R_stand$ と $R_rob$ の2つの異なるリスクを共同で最小化することで、新しい防御手法であるロバストトレーニング(RT)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-16T02:14:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。