主要观点总结
文章介绍了样本重要性权重（Importance Weighting, IW）在机器学习中应对训练-测试数据分布不一致问题的应用。通过给样本赋予合适的权重，可以在分布不一致的情况下，学出在目标分布上的无偏估计。文章详细阐述了IW的理论基础，通过变换损失函数来适应目标分布。同时介绍了数据漂移（Covariant Shift）和标签漂移（Label Shift）两种情况，并通过举例说明了IW在解决这些问题时的具体应用。最后，文章提到了相关参考文献和推荐阅读。
关键观点总结
关键观点1: 样本重要性权重（IW）是应对训练-测试数据分布不一致问题的经典方法。
通过给样本赋予合适的权重，可以在分布不一致的情况下，学出在目标分布上的无偏估计。
关键观点2: IW的理论基础是通过变换损失函数来适应目标分布。
通过对函数乘上一个权重，然后在原始分布上进行估计，就可以得到在目标分布上的无偏估计。
关键观点3: 数据漂移和标签漂移是数据分布不一致的两种情况。
数据漂移指的是X的不同分布，而标签漂移指的是Y的不同分布。这两种情况都可以通过IW来解决。
关键观点4: IW在实际应用中有一定的局限性。
需要提前预知目标分布，这在现实中几乎是不可能的。但可以通过一些先验知识找到近似分布，以此来提高模型的性能。
文章预览
样本 重要性权重 （Importance Weighting, IW）是一种在机器学习中应对「 训练-测试数据分布不一致 」问题的经典方法，通过对样本给予合适的权重，理论上我们可以在分布不一致的情况下，学出在目标分布上的无偏估计。 unset unset 简单理论推导 unset unset 假设训练集样本 来自于分布 ，我们称该分布为 原始分布 （Source Distribution），在该分布上我们要学习某个函数 ，从而在某个 目标分布 （Target Distribution） 上进行预测。在目标分布 上对 的估计为： 在原始分布 上对 的估计则为： 要想在原始分布 上能够拟合出在目标分布 上的无偏估计，我们可以通过以下的变换来得到： 可见，对函数 乘上一个权重 ，然后再在原始分布 上进行估计，就可以得到在目标分布 上的无偏估计，这里的 就是所谓的 样本重要性权重（Importance Weight，IW） 。 也就是说，我
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