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面向数据的机器学习在线市场：从发现到定价
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文提出了一种基于贝叶斯框架的回归市场机制，解决监督学习回归任务中数据集不足、数据分布不均等挑战。作者对市场性质进行了研究，并提出了概率设置以减小市场参与者的财务风险。
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关键要点
- 机器学习任务对输入数据的质量敏感，企业难以获得足够的数据集。
- 数据集通常在不同所有者间自然分布，这些所有者可能是竞争对手，不愿共享信息。
- 提出了一种基于贝叶斯框架的回归市场机制，为数据共享提供经济激励。
- 该机制旨在解决监督学习回归任务中的数据不足和分布不均等挑战。
- 对市场性质进行了全面研究，指出当前文献中类似建议存在财务风险。
- 提出的概率设置可以减小市场参与者的财务风险。
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