論文の概要: Fast and fully-automated histograms for large-scale data sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13524v1
• Date: Tue, 27 Dec 2022 15:37:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 15:01:20.746459
• Title: Fast and fully-automated histograms for large-scale data sets
• Title（参考訳）: 大規模データセットのための高速かつ完全自動ヒストグラム
• Authors: Valentina Zelaya Mendiz\'abal (SAMM), Marc Boull\'e, Fabrice Rossi (CEREMADE)
• Abstract要約: G-Enumヒストグラムは不規則ヒストグラム構築のための新しい高速かつ完全に自動化された方法である。 最小記述長の原理を利用して、2つの異なるモデル選択基準を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: G-Enum histograms are a new fast and fully automated method for irregular histogram construction. By framing histogram construction as a density estimation problem and its automation as a model selection task, these histograms leverage the Minimum Description Length principle (MDL) to derive two different model selection criteria. Several proven theoretical results about these criteria give insights about their asymptotic behavior and are used to speed up their optimisation. These insights, combined to a greedy search heuristic, are used to construct histograms in linearithmic time rather than the polynomial time incurred by previous works. The capabilities of the proposed MDL density estimation method are illustrated with reference to other fully automated methods in the literature, both on synthetic and large real-world data sets.
• Abstract（参考訳）: G-Enumヒストグラムは不規則ヒストグラム構築の新しい高速かつ完全自動化法である。 ヒストグラム構造を密度推定問題として、そしてモデル選択タスクとして自動化することにより、これらのヒストグラムは最小記述長原理(MDL)を利用して2つの異なるモデル選択基準を導出する。 これらの基準に関するいくつかの理論的な結果は、漸近的な振る舞いについての洞察を与え、最適化をスピードアップするために用いられる。 これらの洞察は、欲深い探索ヒューリスティックと組み合わせられ、以前の作品によってもたらされる多項式時間よりも、線形時間におけるヒストグラムを構築するために用いられる。 提案したmdl密度推定法の性能は,合成データと大規模実世界データの両方について,文献中の他の完全自動化手法を参照して示される。

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