A b s t r a c t. I detta dokument anser vi att problemet med att spåra en delmängd av en domän (kallas målet) som ändras gradvis över tiden. En enda (okänd) sannolikhetsfördelning över domänen används för att generera slumpmässiga exempel för inlärningsalgoritmen och mäta den hastighet med vilken målet ändras. Klart, ju snabbare målet rör sig, desto svårare är det för algoritmen att upprätthålla en bra approximation av målet. Därför utvärderar vi algoritmer baserat på hur mycket rörelse av målet kan tolereras mellan exempel samtidigt förutsäga med noggrannhet e. Dessutom, komplexiteten i klass 7- / av möjliga mål, mätt med d, dess VC-dimension, också påverkar svårigheten att spåra målkonceptet. Vi visar att om problemet med att minimera antalet meningsskiljaktigheter med ett prov från bland begrepp i en klass 7 { kan approximeras till inom en faktor k, då finns det en enkel spårningsalgoritm för 7-t som kan uppnå en sannolikhet e att göra ett misstag om målet rörelsehastighet är som mest en konstant gånger e2/(k(d + k) I 1), där d är Vapnik-Chervonenkis dimension 7-t. Dessutom visar vi att om 7- / är korrekt PAC-lärbar, då finns det en effektiv (randomized) algoritm som med hög sannolikhet ungefär minimerar meningsskiljaktigheter inom en faktor 7d + 1, vilket ger en effektiv spårningsalgoritm för 7-I som tolererar drifthastigheter upp till en konstant gånger e2/(d 2 I 1⁄4). Dessutom bevisar vi kompletterande resultat för de klasser av halvrymder och axeljusterade hyperrektanglar som visar att den maximala hastigheten av drift som någon algoritm (även med obegränsad beräkningskraft) kan tolerera är en konstant gånger e2/d.
I REF kopplar författarna VC-dimensionen (d) för ett målkoncept till svårigheten att uppnå målkonceptet.
Tracking drifting concepts by minimizing disagreements
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}