共変量シフト (covariate shift)

説明変数 \(x\) が与えられたときの応答変数 \(y\) の条件付き分布を,モデル \(p(y|x,\theta)\) の中から適切なものを,訓練事例 \(\{(x_i,y_i)\}\) を使って選び出す.

このとき,訓練事例をサンプリングするときの \(x\) の分布 \(p_0(x)\) と,予測に使うときの分布 \(p_1(x)\) が異なるのが共変量シフト (covariate shift).

共変量シフトの状態では次の荷重対数尤度を最大化するようにパラメータ \(\theta\) すると良い. \[\sum_i \frac{p_1(x_i)}{p_0(x_i)}\log p(y_i|x_i,\theta)\]

-- しましま

関連項目

リンク集

Freeware

関連文献


トップ   編集 凍結 差分 バックアップ 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS
Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:12:40 (2491d)