論文の概要: Repeated Observations for Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09896v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 10:50:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 14:28:20.893170
• Title: Repeated Observations for Classification
• Title（参考訳）: 分類のための繰り返し観測
• Authors: H\"useyin Af\c{s}er, L\'aszl\'o Gy\"orfi, and Harro Walk
• Abstract要約: 繰り返し観測を行った結果,非パラメトリック分類の問題について検討した。 本分析では, 名目密度によるロバスト検出, プロトタイプ分類, 線形変換, 線形分類, スケーリングなどのモデルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2676349883103404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study the problem nonparametric classification with repeated observations. Let $\bX$ be the $d$ dimensional feature vector and let $Y$ denote the label taking values in $\{1,\dots ,M\}$. In contrast to usual setup with large sample size $n$ and relatively low dimension $d$, this paper deals with the situation, when instead of observing a single feature vector $\bX$ we are given $t$ repeated feature vectors $\bV_1,\dots ,\bV_t $. Some simple classification rules are presented such that the conditional error probabilities have exponential convergence rate of convergence as $t\to\infty$. In the analysis, we investigate particular models like robust detection by nominal densities, prototype classification, linear transformation, linear classification, scaling.
• Abstract（参考訳）: 繰り返し観察することで問題を非パラメトリックに分類する。 $\bX$ を$d$次元特徴ベクトルとし、$Y$ を $\{1,\dots ,M\}$ の値を取るラベルを表す。 大規模なサンプルサイズが$n$で比較的低次元が$d$である通常のセットアップとは対照的に、単一特徴ベクトルを観測する代わりに、$t$繰り返し特徴ベクトルを$\bV_1,\dots ,\bV_t $とする。 いくつかの単純な分類規則は、条件付き誤差確率が指数収束率が$t\to\infty$であるように示される。 分析では, 名目密度によるロバスト検出, プロトタイプ分類, 線形変換, 線形分類, スケーリングなどのモデルについて検討した。

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