Density Ratio Estimation In Machine Learning Format Broché

Density Ratio Estimation in Machine Learning - Kanamori, Takafumi

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Présentation Density Ratio Estimation In Machine Learning Format Broché
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Livre Informatique - Kanamori, Takafumi - 01/02/2018 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Kanamori, Takafumi - Sugiyama, Masashi - Suzuki, Taiji

Editeur : Cambridge University Press

Langue : Anglais

Parution : 01/02/2018

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 342

Expédition : 521

Dimensions : 23.4 x 15.6 x 1.9

ISBN : 9781108461733

Résumé :
Machine learning is an interdisciplinary field of science and engineering that studies mathematical theories and practical applications of systems that learn. The book introduces theories, methods and applications of density ratio estimation. This is the first and definitive treatment of the entire framework of density ratio estimation.

Biographie:
Masashi Sugiyama is an Associate Professor in the Department of Computer Science at the Tokyo Institute of Technology.

Sommaire:
Part I. Density Ratio Approach to Machine Learning: 1. Introduction; Part II. Methods of Density Ratio Estimation: 2. Density estimation; 3. Moment matching; 4. Probabilistic classification; 5. Density fitting; 6. Density-ratio fitting; 7. Unified framework; 8. Direct density-ratio estimation with dimensionality reduction; Part III. Applications of Density Ratios in Machine Learning: 9. Importance sampling; 10. Distribution comparison; 11. Mutual information estimation; 12. Conditional probability estimation; Part IV. Theoretical Analysis of Density Ratio Estimation: 13. Parametric convergence analysis; 14. Non-parametric convergence analysis; 15. Parametric two-sample test; 16. Non-parametric numerical stability analysis; Part V. Conclusions: 17. Conclusions and future directions.

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