論文の概要: A Short Survey on Importance Weighting for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10175v2
• Date: Tue, 14 May 2024 05:58:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 19:01:48.980513
• Title: A Short Survey on Importance Weighting for Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習における重要度重み付けに関する短い調査
• Authors: Masanari Kimura, Hideitsu Hino,
• Abstract要約: 分布シフトと呼ばれる、トレーニングとテストの分布の違いを仮定した教師あり学習は、その密度比による重み付けによって統計的に望ましい特性を保証できることが知られている。 この調査は、機械学習と関連する研究における重み付けの幅広い応用について要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.27651593877935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Importance weighting is a fundamental procedure in statistics and machine learning that weights the objective function or probability distribution based on the importance of the instance in some sense. The simplicity and usefulness of the idea has led to many applications of importance weighting. For example, it is known that supervised learning under an assumption about the difference between the training and test distributions, called distribution shift, can guarantee statistically desirable properties through importance weighting by their density ratio. This survey summarizes the broad applications of importance weighting in machine learning and related research.
• Abstract（参考訳）: 重要性重み付けは、ある意味でのインスタンスの重要性に基づいて目的関数や確率分布を重み付けする統計学と機械学習の基本的な手順である。 このアイデアの単純さと有用性は、重要度重み付けの多くの応用に繋がった。 例えば、分布シフトと呼ばれる、トレーニングとテストの分布の違いに関する仮定に基づく教師あり学習は、その密度比による重み付けによって統計的に望ましい特性を保証できることが知られている。 この調査は、機械学習と関連する研究における重み付けの幅広い応用について要約する。

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