Suponha que tenhamos um problema de regressão que muitas pessoas desejam resolver, mas as informações são distribuídas entre os agentes --- agentes diferentes veem diferentes subconjuntos de recursos. E os agentes são incorporados em uma rede (DAG). Quando alguém faz previsões, elas são observadas por seus filhos.

Isso também fez parte de uma exploração divertida que fizemos ao mesmo tempo sobre como incorporar ferramentas modernas de IA no processo de fazer ciência teórica e experimental. Aprendemos muito sobre isso também --- escreveremos mais em algum momento.

@LuJiuyao O preditor linear globalmente ótimo não precisa estar na extensão dos preditores lineares localmente ótimos (quando as características não são independentes), uma vez que a ponderação relativa das características difere em cada caso.

@LuJiuyao A linha vermelha btw plota o que realmente acontece quando você executa isso em amostras da generalização desta instância para 10 variáveis. A corrente é A1->A2->...->A10->A1->A2->...->A10->... etc girando em torno de robin para sempre. Você recebe uma queda de erro após cada passagem, mas nunca chega a 0