Vi anser att problemet med att uppskatta klassen tidigare i en omärkt datauppsättning. Under antagandet att ytterligare ett märkt dataset finns tillgängligt kan den tidigare klassen uppskattas genom att en blandning av klassvisa datadistributioner monteras på den omärkta datadistributionen. I praktiken är dock en sådan ytterligare märkning av data ofta inte tillgänglig. I detta dokument visar vi att med ytterligare prover som endast kommer från den positiva klassen kan den klass som föregår den omärkta datauppsättningen beräknas korrekt. Vår viktigaste idé är att använda ordentligt bestraffade skillnader för modellmontering för att annullera felet som orsakas av frånvaron av negativa prover. Vi visar vidare att användningen av det straffade L1-avståndet ger en beräkningseffektiv algoritm med en analytisk lösning. Konsistensen, stabiliteten och skattningsfelet analyseras teoretiskt. Slutligen visar vi experimentellt hur användbar den föreslagna metoden är.
Och Plessis et al. hyra det straffade L 1 -avståndet för uppskattningen för att undvika bias REF.
Class-prior estimation for learning from positive and unlabeled data
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}