题目: Review of Mathematical frameworks for Fairness in Machine Learning

摘要:

从数学的角度回顾了过去几年文献中提出的主要公平定义和公平学习方法。根据基于独立的方法,考虑如何构建公平的算法,以及与可能不公平的情况相比,算法性能下降的后果。这相当于公平的价格由标准统计均等或机会均等给出。给出了最优公平分类器和最优公平预测器(在线性回归高斯模型下)在机会均等意义下的新结果。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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