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Algorithmic learning theory
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1.
A Vector-Contraction Inequality for Rademacher Complexities
机译:
Rademacher复杂度的向量收缩不等式
作者:
Andreas Maurer
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
关键词:
Rademacher complexities;
Contraction inequality;
2.
Labeled Compression Schemes for Extremal Classes
机译:
极端类别的标记压缩方案
作者:
Shay Moran
;
Manfred K. Warmuth
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
3.
Learning with Rejection
机译:
拒绝学习
作者:
Corinna Cortes
;
Giulia DeSalvo
;
Mehryar Mohri
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
4.
Exact Learning of Juntas from Membership Queries
机译:
从会员查询中准确了解Juntas
作者:
Nader H. Bshouty
;
Areej Costa
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
5.
Classifying the Arithmetical Complexity of Teaching Models
机译:
对教学模型的算术复杂性进行分类
作者:
Achilles A. Beros
;
Ziyuan Gao
;
Sandra Zilles
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
6.
Intrinsic Complexity of Partial Learning
机译:
部分学习的内在复杂性
作者:
Sanjay Jain
;
Efim Kinber
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
7.
The Maximum Cosine Framework for Deriving Perceptron Based Linear Classifiers
机译:
基于感知器的线性分类器的最大余弦框架
作者:
Nader H. Bshouty
;
Catherine A. Haddad-Zaknoon
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
关键词:
Online learning;
Linear classifiers;
Perceptron;
8.
An Upper Bound for Aggregating Algorithm for Regression with Changing Dependencies
机译:
依赖关系变化的回归聚合算法的上限
作者:
Yuri Kalnishkan
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
9.
On Minimaxity of Follow the Leader Strategy in the Stochastic Setting
机译:
随机环境下遵循领导者策略的极小值
作者:
Wojciech Kotlowski
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
10.
Competitive Portfolio Selection Using Stochastic Predictions
机译:
使用随机预测进行有竞争力的投资组合选择
作者:
Tugkan Batu
;
Pongphat Taptagaporn
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
11.
On the Prior Sensitivity of Thompson Sampling
机译:
汤普森采样的先验敏感性
作者:
Che-Yu Liu
;
Lihong Li
会议名称:
《》
|
2016年
12.
A Spectral Algorithm with Additive Clustering for the Recovery of Overlapping Communities in Networks
机译:
具有加性聚类的频谱算法用于网络中重叠社区的恢复
作者:
Emilie Kaufmann
;
Thomas Bonald
;
Marc Lelarge
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
13.
Learning about Agents and Mechanisms from Opaque Transactions
机译:
从不透明交易中了解代理和机制
作者:
Avrim Blum
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
14.
Perspectives of Feature Selection in Bioinformatics: From Relevance to Causal Inference
机译:
生物信息学中特征选择的观点:从相关性到因果推理
作者:
Gianluca Bontempi
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
15.
Collective Attention on the Web
机译:
网络上的集体关注
作者:
Kristian Kersting
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
16.
Localization of VC Classes: Beyond Local Rademacher Complexities
机译:
VC类的本地化:超越了本地Rademacher的复杂性
作者:
Nikita Zhivotovskiy
;
Steve Hanneke
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
关键词:
PAC learning;
Local metric entropy;
Local Rademacher process;
Shifted empirical process;
Offset Rademacher process;
Empirical risk minimization;
VC dimension;
Star number;
Alexander's capacity;
Disagreement coefficient;
Massart's noise condition;
17.
On Version Space Compression
机译:
关于版本空间压缩
作者:
Shai Ben-David
;
Ruth Urner
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
18.
Sparse Learning for Large-Scale and High-Dimensional Data: A Randomized Convex-Concave Optimization Approach
机译:
大规模和高维数据的稀疏学习:随机凹凸优化方法
作者:
Lijun Zhang
;
Tianbao Yang
;
Rong Jin
;
Zhi-Hua Zhou
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
关键词:
Random projection;
Sparse learning;
Convex-concave optimization;
Primal solution;
Dual solution;
19.
On the Evolution of Monotone Conjunctions: Drilling for Best Approximations
机译:
关于单调连词的演变:最佳近似的钻孔
作者:
Dimitrios I. Diochnos
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
关键词:
Evolution;
Evolvability;
PAC learning;
Noise;
Evolutionary algorithms;
Optimization;
Local search;
Distribution-specific learning;
Binomial distributions;
Correlation;
Boolean loss;
20.
Submodular Learning and Covering with Response-Dependent Costs
机译:
次模块学习和响应相关成本的覆盖
作者:
Sivan Sabato
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
关键词:
Interactive learning;
Submodular functions;
Outcome costs;
21.
Learning Finite Variants of Single Languages from Informant
机译:
从知情者那里学习有限的单一语言变体
作者:
Klaus Ambos-Spies
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
22.
Learning Pattern Languages over Groups
机译:
在小组中学习模式语言
作者:
Rupert Hoelzl
;
Sanjay Jain
;
Prank Stephan
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
23.
Structural Online Learning
机译:
结构性在线学习
作者:
Mehryar Mohri
;
Scott Yang
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
24.
Things Bayes Can't Do
机译:
贝叶斯做不到的事情
作者:
Daniil Ryabko
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
25.
A Combinatorial Metrical Task System Problem Under the Uniform Metric
机译:
均匀度量下的组合度量任务系统问题
作者:
Takumi Nakazono
;
Ken-ichiro Moridomi
;
Kohei Hatano
;
Eiji Takimoto
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
26.
Q(λ) with Off-Policy Corrections
机译:
带有非政策修正的Q(λ)
作者:
Anna Harutyunyan
;
Marc G. Bellemare
;
Tom Stepleton
;
Remi Munos
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
27.
Finding Meaningful Cluster Structure Amidst Background Noise
机译:
在背景噪声中寻找有意义的簇结构
作者:
Shrinu Kushagra
;
Samira Samadi
;
Shai Ben-David
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
28.
Preface
机译:
前言
作者:
Ronald Ortner
;
Hans U. Simon
;
Sandra Zilles
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
29.
Margin Based Structured Output Learning
机译:
基于保证金的结构化输出学习
作者:
John Shawe-Taylor
会议名称:
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|
2016年
30.
How to Estimate the Mean of a Random Variable?
机译:
如何估计随机变量的均值?
作者:
Gabor Lugosi
会议名称:
《Algorithmic learning theory》
|
2016年
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