Generalisiertes Bias‑Variance‑Entziffern für Bregman‑Divergenzen
In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv (Arbeitstitel: „Eine generalisierte Bias‑Variance‑Decomposition für Bregman‑Divergenzen“) wird das klassische Bias‑Variance‑Decomposition, das bislang vor allem für den quadratischen Fehler bekannt war, auf Bregman‑Divergenzen ausgeweitet. Diese Divergenzen spielen eine zentrale Rolle bei der Maximum‑Likelihood‑Schätzung in Exponentialfamilien, weshalb die neue Generalisierung unmittelbare Relevanz für statistische Lernverfahren hat.
