En aktiv elev ges en klass av modeller, en stor uppsättning omärkta exempel, och förmågan att interaktivt fråga etiketter av en delmängd av dessa exempel; målet för eleven är att lära sig en modell i klassen som passar data väl. Tidigare teoretiskt arbete har rigoröst karakteriserat etikett komplexiteten i aktivt lärande, men det mesta av detta arbete har fokuserat på PAC eller den agnostiska PAC-modellen. I den här artikeln lägger vi vår uppmärksamhet på en mer allmän uppskattning av sannolikheten. Förutsatt att vissa villkor håller på modellklassen, tillhandahåller vi en två-stegs aktiv inlärningsalgoritm för detta problem. De villkor vi kräver är ganska allmänna, och täcker den allmänt populära klassen av Generalized Linear Models, som i sin tur inkluderar modeller för binär och multi-klass klassificering, regression, och villkorliga slumpmässiga fält. Vi tillhandahåller en övre gräns på etiketten krav på vår algoritm, och en lägre gräns som matchar den upp till lägre order villkor. Vår analys visar att till skillnad från binär klassificering i det realistiska fallet, bara en enda extra runda av interaktion är tillräckligt för att uppnå nära optimal prestanda i maximal sannolikhet uppskattning. På den empiriska sidan visar det senaste arbetet [11] och [12] (om aktiv linjär och logistisk regression) löftet om detta tillvägagångssätt.
REF analyserar en SDP-avslappning i samband med aktiv uppskattning av maximal sannolikhet.
Convergence Rates of Active Learning for Maximum Likelihood Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}