Vi anser att multi-label förutsägelse problem med stora output utrymmen under antagandet av output sparity -att målet (label) vektorer har litet stöd. Vi utvecklar en allmän teori för en variant av den populära felkorrigering utdatakod systemet, med idéer från komprimerad avkänning för att utnyttja denna gleshet. Metoden kan betraktas som en enkel minskning från flermärkta regressionsproblem till binära regressionsproblem. Vi visar att antalet underproblem bara behöver vara logaritmiskt i det totala antalet möjliga etiketter, vilket gör detta tillvägagångssätt radikalt mer effektivt än andra. Vi anger också och bevisar robusthet garantier för denna metod i form av ånger transform gränser (i allmänhet), och ger också en mer detaljerad analys för linjära förutsägelse inställning.
Multi-etikett förutsägelse via Compressed Sensing (CS) REF förutsätter sparhet i etiketten uppsättning och kodar etiketter med ett litet antal linjära slumpmässiga projektorer.
Multi-Label Prediction via Compressed Sensing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}