Vi studerar problemet med att förutsäga framtiden, men bara i den probabilistiska bemärkelsen att uppskatta ett framtida tillstånd av en tidsvarierande sannolikhetsfördelning. Detta är inte bara ett intressant akademiskt problem, utan att lösa detta extrapoleringsproblem har också många praktiska tillämpningar, t.ex. för utbildningsklasser som måste fungera under tidsvarierande förhållanden. Vårt huvudsakliga bidrag är en metod för att förutsäga nästa steg i tidsvariationsfördelningen från en given sekvens av provuppsättningar från tidigare steg. För detta förlitar vi oss på två nya tekniker för maskininlärning: att inbädda probability distributioner i en reproducerande kärna Hilbert utrymme, och lära op eratorer genom vektor-värderad regression. Vi illustrerar arbetsprinciperna och den praktiska nyttan av vår metod genom experiment på syntetiska och verkliga data. Vi lyfter också fram en föredömlig tillämpning: utbildning av en klassifier i en domänanpassningsmiljö utan att ha tillgång till exempel från testtidsfördelningen vid träningstidpunkten.
I REF föreslogs metoden Extrapolering av fördelningsdynamiken (EDD), som förutsäger det framtida tillståndet för en tidsvariationsfördelning med tanke på en sekvens av prover från tidigare tidssteg.
Predicting the future behavior of a time-varying probability distribution
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}