Vi utforskar de slående matematiska samband som finns mellan marknadens poängsättningsregler, kostnadsfunktionsbaserade förutsägelsemarknader och icke-regelbundet lärande. Vi visar först att alla kostnadsfunktionsbaserade förutsägelser marknaden kan tolkas som en algoritm för det allmänt studerade problemet med att lära av expertråd genom att likställa den uppsättning resultat på vilka satsningar släpps ut på marknaden med uppsättningen experter i inlärningsmiljön, och likställa affärer som gjorts på marknaden med förluster som observerats av inlärningsalgoritmen. Om förlusten av marknadsarrangören är begränsad, kan denna gräns användas för att härleda en O ( ε T ) ångra bundna för motsvarande inlärningsalgoritm. Vi visar sedan att klassen av marknader med konvexa kostnadsfunktioner exakt motsvarar klassen av Följa den Regulariserade Leader lärande algoritmer, med valet av en kostnadsfunktion på marknaden som motsvarar valet av en regularizer i inlärningsproblemet. Slutligen visar vi på en likvärdighet mellan marknadens poängsättningsregler och prognosmarknader med konvexa kostnadsfunktioner. Detta innebär både att en marknadsscoring regel kan genomföras som en kostnadsfunktion baserad marknadsgarant, och att marknadsscoring regler kan tolkas naturligt som Följa Regularized Leader algoritmer. Dessa förbindelser ger ny insikt i hur det är så att gemensamt studerade marknader, såsom den logaritmiska marknaden Scoring Rule, kan aggregera åsikter till korrekta uppskattningar av sannolikheten för framtida händelser.
I REF hittar författarna ett samband mellan icke-regelbundet lärande och förutsägelsemarknader.
A new understanding of prediction markets via no-regret learning
{'venue': "EC '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}