最適代表サンプル重みづけ【JST・京大機械翻訳】

Barratt Shane; Angeris Guillermo; Boyd Stephen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202686341395 整理番号：22P0148757

最適代表サンプル重みづけ【JST・京大機械翻訳】

Optimal Representative Sample Weighting

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発行年： 2020年05月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

データの特定のサンプル平均が規定値に近いときに起こる代表的な重み付けを達成する目的で,サンプルまたはデータ記録の集合に重みを割り当てる問題を考察した。代表的なサンプル重みを最適化問題として発見し,多くの場合凸型で効率的に解くことができる。この定式化は,試料の固定数の選択,すなわち,試料のより小さな代表部分集合を選択する問題,等重みの特殊ケースとして含まれている。この問題はコンビナトリアルで凸でないが,凸最適化に基づく発見的方法は,非常に良く機能するようである。本論文に記載されたアイデアのオープンソース実装であるrswを記述し,それをCDC BRFSSデータセットの歪んだサンプルに適用した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 人工知能

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