Syftet med detta dokument är att diskutera empirisk riskminimering när förlusterna inte nödvändigtvis begränsas och kan ha en fördelning med tunga svansar. I sådana situationer kan vanliga empiriska medelvärden inte ge tillförlitliga uppskattningar och empirisk riskminimering kan ge stor överrisk. Vissa robusta genomsnittliga skattningar som föreslås i litteraturen kan dock användas för att ersätta empiriska metoder. I detta dokument undersöker vi empirisk riskminimering baserad på en robust uppskattning som föreslagits av Catoni. Vi utvecklar prestandagränser baserade på kedjeargument anpassade till Catonis medelskattare.
REF lär sig en hypotes baserad på minimering av Catonis genomsnittliga estimatorμ(h), dvs.
Empirical risk minimization for heavy-tailed losses
{'venue': 'Annals of Statistics 2015, Vol. 43, No. 6, 2507-2536', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}