bayes-theory

本文形式化了监督学习中贝叶斯充分表示（Bayes-sufficient representations）的概念，定义了在给定损失函数下，一个表示何时恰好保留了贝叶斯最优预测所需的信息。文章引入了贝叶斯商（Bayes quotient）作为依赖于损失函数的典范对象，并将该框架与性质激发（property elicitation）相关联，通过实验阐明了充分性、最小性与冗余保留信息之间的区别。