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Playing the Large Margin Preference Game

机译：玩大保证金偏好游戏

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We propose a large margin preference learning model based on game theory to solve the label ranking problem. Specifically, we show the proposed formulation is able to perform multiclass classification by solving a single convex optimization problem. Generally, such formulation, although theoretically well-founded, requires to learn a large number of parameters. To reduce the computational complexity, we propose a strategy based on the solution of smaller subproblems, that can be further optimized by exploiting techniques borrowed from multi-armed bandits literature. Finally, we show how the proposed framework exhibits state-of-the-art results on many benchmark datasets.
机译：我们提出了一种基于博弈论的大幅度偏好学习模型来解决标签排名问题。具体来说，我们证明了所提出的公式能够通过解决单个凸优化问题来执行多类分类。通常，尽管在理论上有充分根据，但这种公式化需要学习大量参数。为了降低计算复杂度，我们提出了一种基于较小子问题的解决方案的策略，可以通过利用从多臂匪徒文献中借用的技术来进一步优化该策略。最后，我们展示了所提出的框架如何在许多基准数据集上展现出最先进的结果。

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