Stima del rapporto di densità nell'apprendimento automatico

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Titolo originale:

Density Ratio Estimation in Machine Learning

Contenuto del libro:

L'apprendimento automatico è un campo interdisciplinare della scienza e dell'ingegneria che studia le teorie matematiche e le applicazioni pratiche dei sistemi che apprendono.

Questo libro introduce teorie, metodi e applicazioni della stima del rapporto di densità, un paradigma emergente nella comunità dell'apprendimento automatico. Diversi problemi di apprendimento automatico, come l'adattamento alla non stazionarietà, il rilevamento degli outlier, la riduzione della dimensionalità, l'analisi delle componenti indipendenti, il clustering, la classificazione e la stima della densità condizionale possono essere risolti sistematicamente attraverso la stima dei rapporti di densità di probabilità.

Gli autori offrono un'introduzione completa ai vari stimatori di rapporti di densità, compresi i metodi di stima della densità, di corrispondenza dei momenti, di classificazione probabilistica, di adattamento della densità e di adattamento dei rapporti di densità, e descrivono come questi possono essere applicati all'apprendimento automatico. Il libro fornisce anche teorie matematiche per la stima dei rapporti di densità, tra cui l'analisi parametrica e non parametrica della convergenza e l'analisi della stabilità numerica, per completare la prima e definitiva trattazione dell'intero quadro della stima dei rapporti di densità nell'apprendimento automatico.