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  Covariate Shift by Kernel Mean Matching

Gretton, A., Smola, A., Huang, J., Schmittfull, M., Borgwardt, K., & Schölkopf, B. (2009). Covariate Shift by Kernel Mean Matching. In J. Quiñonero-Candela, M. Sugiyama, A. Schwaighofer, & N. Lawrence (Eds.), Dataset Shift in Machine Learning (pp. 131-160). Cambridge, MA, USA: MIT Press.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C5D5-1 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-09AD-1
Genre: Buchkapitel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~gretton/papers/covariateShiftChapter.pdf (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Gretton, A1, 2, Autor           
Smola, AJ1, 2, Autor           
Huang, J1, 2, Autor           
Schmittfull, M1, 2, Autor           
Borgwardt, KM1, 2, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: This chapter addresses the problem of distribution matching between training and test stages. It proposes a method called kernel mean matching, which allows direct estimation of the importance weight without going through density estimation. The chapter then relates the re-weighted estimation approaches to local learning, where labels on test data are estimated given a subset of training data in a neighborhood of the test point. Examples are nearest-neighbor estimators and Watson–Nadaraya-type estimators. The chapter also provides detailed proofs concerning the statistical properties of the kernel mean matching estimator, and detailed experimental analyses for both covariate shift and local learning.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2009
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 5376
DOI: 10.7551/mitpress/9780262170055.003.0008
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Dataset Shift in Machine Learning
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Quiñonero-Candela, J, Herausgeber
Sugiyama, M, Herausgeber
Schwaighofer, A, Herausgeber
Lawrence, ND, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: 8 Start- / Endseite: 131 - 160 Identifikator: ISBN: 978-0-262-17005-5