Abstract-I detta dokument anser vi en nyligen föreslagen övervakad inlärning problem, kallas online multiclass förutsägelse med bandit inställning modell. Syftet är att lära sig av partiell återkoppling av klassificeringsresultat online, dvs. "true" när den predikterande etiketten är rätt eller "falska" när den predikterande etiketten är fel, väcker denna nya typ av problem mycket av forskarnas intresse på grund av dess nära relationer till verkliga världen internetapplikationer och mänskliga kognitiva förfarande. Medan vissa algoritmer har lagts fram föreslår vi en ny algoritm för att hantera sådana problem. Först, vi minskar multiclass förutsägelse problem till binära baserat på konservativa one-versusall others Reduction system; Då Online Passiv-aggressiv algoritm är inbäddad som binär inlärning algoritm för att lösa det reducerade problemet. Dessutom härleder vi ett glädjande kumulativt misstag bundet till vår algoritm och en tids komplexitet bundet linjär till provstorleken. Ytterligare experimentell utvärdering av flera realtidsdataset, inklusive RCV1, MNIST, 20 nyhetsgrupper och USPS, visar att vår metod överträffar de befintliga algoritmerna med en stor förbättring.
I detta sammanhang föreslogs ett förbättrat Banditron-referensdokument där flerklassens prognosproblem reduceras till ett binärt problem, baserat på ett konservativt en-mot-alla minskningssystem.
Beyond Banditron: A Conservative and Efficient Reduction for Online Multiclass Prediction with Bandit Setting Model
{'venue': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}