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An On-Line Prediction Algorithm Combining Several Prediction Strategies in the Shared Bet Model 공유 베팅 모델에서 여러 예측 전략을 결합한 온라인 예측 알고리즘

Ichiro TAJIKA, Eiji TAKIMOTO, Akira MARUOKA

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요약 :

머신러닝에서 가장 중요한 문제 중 하나는 알려지지 않은 소스에서 생성된 현재 단계까지의 일련의 결과를 관찰하여 이진 값을 예측하는 것입니다. Vovk 및 Cesa-Bianchi et al. 예측 알고리즘에 전문가라고 불리는 예측 전략 모음이 주어지고 따라서 그들이 만드는 예측을 사용할 수 있다고 가정하는 온라인 예측 모델을 독립적으로 제안했습니다. 이 모델에서는 예측할 비트 시퀀스가 ​​생성되는 방식에 대해 어떠한 가정도 하지 않으며, 알고리즘의 성능은 비트 시퀀스에서 발생한 실수 수와 해당 비트 시퀀스에서 발생한 실수 수의 차이로 측정됩니다. 동일한 시퀀스에 대한 최고의 전문가. 본 논문에서는 투자 개념을 도입하여 모델을 확장합니다. 즉, 예측 알고리즘과 전문가 모두 각 시간 단계에서 자신의 예측에 대해 배팅을 해야 하며, 이제 알고리즘의 성능은 실수 횟수가 아닌 총 손실 금액을 기준으로 측정됩니다. 우리는 모든 전문가가 각 단계에서 동일한 양의 베팅을 공유하는 특정 상황에서 알고리즘을 분석합니다. 이 공유 베팅 모델에서 우리는 어떤 의미에서는 최적이지만 비현실적인 예측 알고리즘을 제공하고 거의 최적인 것으로 판명되는 효율적인 예측 알고리즘도 제공합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E82-D No.2 pp.348-355
발행일
1999/02/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
알고리즘 및 계산 복잡성

작성자

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