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特色混合下的 Wasserstein 机器学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了多个机器学习评估器的解决方案，可以通过分布鲁棒优化问题和Wasserstein距离来表示。同时，引入了一种新的推断方法RWPI，可以用于选择不确定性区域的大小和机器学习评估器的正则化参数。数值实验验证了理论发现的结果。
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关键要点
- 研究多个机器学习评估器，包括平方根 LASSO 和正则化逻辑回归。
- 这些评估器可以表示为分布鲁棒优化问题的解决方案。
- 不确定区域基于适当定义的 Wasserstein 距离。
- 正则化被视为引入人为对手的结果，该对手扰动经验分布。
- 引入 RWPI（Robust Wasserstein Profile Inference）作为新颖的推断方法。
- RWPI 扩展了启发式似然性方法到最优传输成本的设置中。
- RWPI 展示了如何最优选择不确定性区域的大小。
- 能够选择机器学习评估器的正则化参数，而不使用交叉验证。
- 数值实验验证了理论发现的结果。
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