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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Learning Contextual Discounting and Contextual Reinforcement from Labelled Data

verfasst von : David Mercier, Frédéric Pichon, Éric Lefèvre, François Delmotte

Erschienen in: Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper addresses the problems of learning from labelled data contextual discounting and contextual reinforcement, two correction schemes recently introduced in belief function theory. It shows that given a particular error criterion based on the plausibility function, for each of these two contextual correction schemes, there exists an optimal set of contexts that ensures the minimization of the criterion and that finding this minimum amounts to solving a constrained least-squares problem with as many unknowns as the domain size of the variable of interest.

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Metadaten
Titel
Learning Contextual Discounting and Contextual Reinforcement from Labelled Data
verfasst von
David Mercier
Frédéric Pichon
Éric Lefèvre
François Delmotte
Copyright-Jahr
2015
Buch
Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty

Print ISBN: 978-3-319-20806-0

Electronic ISBN: 978-3-319-20807-7

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-20807-7_43