Användningen av Bayesian modeller i storskaliga datainställningar är attraktiv på grund av de rika hierarkiska modeller, osäkerhet kvantifiering, och tidigare specifikation de ger. Standard Bayesian inference algoritmer är dock beräknings dyrt, vilket gör deras direkta tillämpning på stora datauppsättningar svårt eller ogenomförbart. Det senaste arbetet med skalning Bayesian inference har fokuserat på att ändra de underliggande algoritmer till exempel, använda endast en slumpmässig data delprov vid varje iteration. Vi utnyttjar insikten att data ofta är överflödiga för att istället få en viktad delmängd av datan (s.k. coreset) som är mycket mindre än den ursprungliga datauppsättningen. Vi kan sedan använda denna lilla coreset i ett antal befintliga posteriora inference algoritmer utan ändring. I det här dokumentet utvecklar vi en effektiv coresetkonstruktionsalgoritm för Bayesianska logistiska regressionsmodeller. Vi ger teoretiska garantier för coresets storlek och approximationskvalitet - både för fasta, kända dataset och i förväntan på en bred klass av datagenerativa modeller. Det föreslagna tillvägagångssättet möjliggör också effektiv konstruktion av kärnorna i både strömmande och parallella inställningar, med minimal extra ansträngning. Vi demonstrerar effektiviteten av vår strategi på ett antal syntetiska och realworld dataset, och finner att i praktiken storleken på coreset är oberoende av den ursprungliga datasetet storlek.
Genom REF:s arbete införs lägre gränser för den totala känsligheten för det logistiska regressionsproblem som används i detta dokument.
Coresets for Scalable Bayesian Logistic Regression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}