今日の機械学習論文（2020年11月5日）
本日（2020年11月5日）arxivにアップされた統計学-機械学習分野の論文で、個人的に気になったものをまとめます。
Residual Likelihood Forests
ブースティングとは異なるアンサンブル手法の提案。ブースティングは加法的であるが、本提案手法では乗法的に組み合わせれる条件付き尤度を生成する。条件付き尤度はグローバルロスを用いて順次最適が行われる。ブースティングと異なり、誤分類データに対する重み付け処理が不要になり、ランダムフォレストのようにモデルの調整が簡素化されている。