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Peyman Mohajerin Esfahani

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From Data to Decisions: Distributionally Robust Optimization is Optimal

Daniel Kuhn, Peyman Mohajerin Esfahani

We study stochastic programs where the decision-maker cannot observe the distribution of the exogenous uncertainties but has access to a finite set of independent samples from this distribution. In this setting, the goal is to find a procedure that transfo ...

2021

Regularization via Mass Transportation

Daniel Kuhn, Peyman Mohajerin Esfahani, Soroosh Shafieezadeh Abadeh

The goal of regression and classification methods in supervised learning is to minimize the empirical risk, that is, the expectation of some loss function quantifying the prediction error under the empirical distribution. When facing scarce training data, ...

2019

Generalized maximum entropy estimation

John Lygeros, Peyman Mohajerin Esfahani, Tobias Sutter

We consider the problem of estimating a probability distribution that maximizes the entropy while satisfying a finite number of moment constraints, possibly corrupted by noise. Based on duality of convex programming, we present a novel approximation scheme ...

2019