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Explaining the Success of Nearest Neighbor Methods in Prediction
Viele moderne Methoden zur Vorhersage nutzen die Suche nach dem nächsten Nachbarn, um vergangene Trainingsbeispiele zu finden, die einem Testbeispiel am ähnlichsten sind.
Diese Idee geht im Text mindestens bis ins 11. Jahrhundert zurückreicht und sich seit jeher bewährt hat.
Diese Monografie erläutert den Erfolg dieser Methoden sowohl in der Theorie, indem sie grundlegende, nicht asymptotische statistische Garantien für Regression und Klassifizierung auf der Grundlage von nächsten Nachbarn behandelt, als auch in der Praxis, indem sie prominente Methoden für die ungefähre Suche nach nächsten Nachbarn zusammenstellt, die für die Skalierung von Vorhersagesystemen, die sich auf die Analyse von nächsten Nachbarn stützen, um große Datenmengen zu verarbeiten, unerlässlich sind. Darüber hinaus werden Verbindungen zum Lernen von Distanzen für die Verwendung mit Nearest-Neighbor-Methoden untersucht, einschließlich der Art und Weise, wie zufällige Entscheidungsbäume und Ensemble-Methoden die Nearest-Neighbor-Struktur erlernen, sowie die jüngsten Entwicklungen im Bereich Crowdsourcing und Graphons.
| ISBN: | 9781680834543 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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