Spiegare il successo dei metodi di previsione dei vicini più prossimi

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Titolo originale:

Explaining the Success of Nearest Neighbor Methods in Prediction

Contenuto del libro:

Molti metodi moderni di predizione sfruttano la ricerca dei vicini per trovare gli esempi di addestramento passati più simili a un esempio di test, un'idea che risale almeno all'XI secolo e che ha superato la prova del tempo.

Questa monografia spiega il successo di questi metodi, sia a livello teorico, con garanzie statistiche non asintotiche fondamentali per la regressione e la classificazione basate sui vicini, sia a livello pratico, raccogliendo i metodi più importanti per la ricerca approssimata dei vicini, che sono stati essenziali per scalare i sistemi di predizione basati sull'analisi dei vicini per gestire insiemi di dati enormi. Inoltre, analizza le connessioni con l'apprendimento delle distanze da utilizzare con i metodi nearest neighbor, compreso il modo in cui gli alberi decisionali casuali e i metodi di ensemble apprendono la struttura nearest neighbor, nonché i recenti sviluppi nel crowdsourcing e nei grafoni.