Explicación del éxito de los métodos de predicción del vecino más próximo

Título original:

Explaining the Success of Nearest Neighbor Methods in Prediction

Contenido del libro:

Muchos métodos modernos de predicción aprovechan la búsqueda del vecino más próximo para encontrar los ejemplos de entrenamiento anteriores más parecidos a un ejemplo de prueba, una idea que se remonta en los textos al siglo XI como mínimo y que ha resistido el paso del tiempo.

Esta monografía explica el éxito de estos métodos, tanto en la teoría, que abarca garantías estadísticas no asintóticas fundacionales sobre la regresión y la clasificación basadas en el vecino más cercano, como en la práctica, reuniendo métodos destacados para la búsqueda aproximada del vecino más cercano que han sido esenciales para escalar los sistemas de predicción que dependen del análisis del vecino más cercano para manejar conjuntos de datos masivos. Además, examina las conexiones con el aprendizaje de distancias para su uso con métodos de vecino más próximo, incluyendo cómo los árboles de decisión aleatorios y los métodos de conjunto aprenden la estructura del vecino más próximo, así como los desarrollos recientes en crowdsourcing y grafones.