Abstrakt. Vi överväger algoritmer för att kombinera råd från en uppsättning experter. I varje försök tar algoritmen emot experternas förutsägelser och producerar sin egen förutsägelse. En förlustfunktion används för att mäta skillnaden mellan förutsägelser och faktiska observationer. Algoritmen håller en vikt för varje expert. Vid varje försök används vikterna rst för att producera förutsägelsen och uppdateras sedan enligt det observerade resultatet. Vår utgångspunkt är Vovks Aggregerande Algoritm, där vikterna har en enkel form: en experts vikt minskar exponentiellt som en funktion av den förlust som experten ådragit sig. Förutsägelsen av den aggregerande algoritmen är vanligtvis en icke-linjär funktion av vikterna och experternas förutsägelser. Vi analyserar här en enkel algoritm där vikterna är som i den ursprungliga Aggregateting Algorithm, men förutsägelsen är helt enkelt det viktade genomsnittet av experternas förutsägelser. Vi visar att för en stor klass av förlustfunktioner, även med den förenklade förutsägelse regeln ytterligare förlust av algoritmen över förlusten av den bästa experten är som mest c ln n, där n är antalet experter och c en konstant som beror på förlustfunktionen. Gränsen är således av samma form som de kända gränserna för den aggregerande algoritmen, även om konstanterna här inte är riktigt lika bra. Vi använder relativ entropi för att skriva om gränserna i en starkare form och för att motivera uppdateringen.
Varianter av aggregeringsalgoritmen har studerats för klassiskt blandade förluster, med en avvägning mellan tätheten av den bundna (i en konstant faktor) och beräkningskomplexet REF.
Averaging Expert Predictions
{'venue': 'EuroCOLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}