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student's t priors
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ICML
Hierarchical Bayesian 学习者的风险和懊悔
本文提出了一组用于理解在线和批量学习设置下的分层先验方法的分析工具,包括对数损失下的后悔界和 Bayesian 风险界,重点研究了学生 t 先验和分层高斯先验,以及特征选择的先验,结果表明在实际问题中使用分层先验的学习论益处往往是很小的。
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9 years ago
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