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  • 论文笔记(6)-"On the Cluster-aware Supervised Learning (CluSL): Frameworks, Convergent Algorithms, and Applications"

    Abstract

    摘要首先提出来(CluSL)的目的要做什么(simultaneously find the best clusters of
    the data points and minimize the sum of loss functions within each cluster ),然后说这个方法框架可以应用在医疗、 运营管理上。紧接着讲了这个框架的求解方法,以及求解的大致过程。最后呈现方法的理论结果和实验表现。

    Introduction

    文章的Introduction首先介绍supervised learning的广泛应用,利用现有的机器学习假设都在homogeneous data上进行这种不合理的假设,来引出cluster。

    因为cluster的算法也有很多,接着文章要说明他的cluster算法和以往的研究有什么不同。这部分作者写在了related work上,分别介绍了两种方法,介绍的结构是先说这个方法主要目的,以及之前的应用,然后列举缺点,作者提出的方法可以fill the gap.

    Method

    这部分,作者没有太多的前置内容,直接放了一些会用到的公式,然后直接提出framework,并开始逐个解释模型中的符号含义。

    在介绍完了之后,作者开始对这个framework开始举例说明,这样可能读者会更知道该怎么应用。

    在介绍完了之后,作者开始讲模型的性质。

    Convergence

    作者使用alternative method来进行求解的,在这证明收敛性的时候,作者首先说了一些关于AM的研究以及AM可能需要修改才能使用AM方法,改进的AM方法就是加入了(L_1)正则项,然后作者引入出求解的algorithm。紧接着,作者证明改进后的AM方法,RAM方法可以收敛。

    Experiment

    这部分没有仔细看,之后看完再补上

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/DemonHunter/p/14790914.html
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