【論文精讀】Learning Bounds for Importance Weighting
Learning Bounds for Importance Weighting 原論文地址：Learning Bounds for Importance Weighting Abstract 1 Introduction 現實世界中機器學習訓練數據和測試數據樣本的分佈會有偏差。一個常見的修正方法叫做importance weighting，它通過給不同的訓練樣本的帶價值賦予權重來平衡這種偏差。一
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