Induction benefits from useful priors. Penalized regression approaches, like ridge regression, shrink weights toward zero but zero association is usually not a sensible prior. Inspired by simple and robust decision heuristics humans use, we constructed non-zero priors for penalized regression models that provide robust and interpretable solutions across several tasks. Our approach enables estimates from a constrained model to serve as a prior for a more general model, yielding a principled way to interpolate between models of differing complexity. We successfully applied this approach to a number of decision and classification problems, as well as analyzing simulated brain imaging data. Models with robust priors had excellent worst-case performance. Solutions followed from the form of the heuristic that was used to derive the prior. These new algorithms can serve applications in data analysis and machine learning, as well as help in understanding how people transition from novice to expert performance.


翻译:诱导法从有用的前科中受益。 惩罚性回归法,如山脊回归法,将重量缩到零但零关联法,通常不是明智的先行方法。 受简单而稳健的决策超自然人类使用的启发,我们建造了非零前科,为惩罚性的回归模型提供了可靠和可解释的多种任务解决方案。 我们的方法使受限制模型的估计数能够作为更普遍的模型的先导,从而产生一种在复杂程度不同的模型之间进行内插的原则性方法。 我们成功地将这一方法应用于一些决策和分类问题,并分析模拟的脑成像数据。 强健的前科模型具有极坏的性能。 这些新的算法可以用于数据分析和机器学习,并有助于理解人们如何从新手法过渡到专家性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
123+阅读 · 2020年11月20日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
187+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月30日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月29日
A Compact Embedding for Facial Expression Similarity
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员