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【24h】

Bounds on the Bayes Error Given Moments

机译：给定矩的贝叶斯误差界

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We show how to compute lower bounds for the supremum Bayes error if the class-conditional distributions must satisfy moment constraints, where the supremum is with respect to the unknown class-conditional distributions. Our approach makes use of Curto and Fialkow's solutions for the truncated moment problem. The lower bound shows that the popular Gaussian assumption is not robust in this regard. We also construct an upper bound for the supremum Bayes error by constraining the decision boundary to be linear.
机译：如果类别条件分布必须满足矩约束，则我们将展示如何计算最高贝叶斯误差的下限，其中最高类别是相对于未知的类别条件分布。我们的方法利用了Curto和Fialkow的解决方案来解决截断矩问题。下界表明，流行的高斯假设在这方面不可靠。我们还通过将决策边界约束为线性来构造最高贝叶斯误差的上限。

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