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Annual Conference on Learning Theory
Annual Conference on Learning Theory
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1.
Simplified PAC-Bayesian Margin Bounds
机译:
简化的PAC-Bayesian余量界限
作者:
David McAllester
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
2.
Efficient Algorithms for Online Decision Problems
机译:
高效算法用于在线决策问题
作者:
Adam Kalai
;
Santosh Vempala
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
3.
Subspace Detection: A Robust Statistics Formulation
机译:
子空间检测:强大的统计制定
作者:
Sanjoy Dasgupta
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
4.
Learning with Rigorous Support Vector Machines
机译:
使用严格的支持向量机学习
作者:
Jinbo Bi
;
Vladimir N. Vapnik
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
5.
Learning from Uncertain Data
机译:
从不确定的数据学习
作者:
Mehryar Mohri
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
6.
Robust Regression by Boosting the Median
机译:
通过提升中位数的强大回归
作者:
Balazs Kegl
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
7.
Updates for Large Margin Classifiers
机译:
大型保证金分类器的更新
作者:
Fei Sha
;
Lawrence K. Saul
;
Daniel D. Lee
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
8.
How Many Strings Are Easy to Predict?
机译:
预测有多少个字符串?
作者:
Yuri Kalnishkan
;
Vladimir Vovk
;
Michael V. Vyugin
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
9.
Internal Regret in On-Line Portfolio Selection
机译:
在线投资组合选择内部遗憾
作者:
Gilles Stoltz
;
Gabor Lugosi
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
10.
On Graph Kernels: Hardness Results and Efficient Alternatives
机译:
在图形内核:硬度结果和有效的替代方案
作者:
Thomas Gaertner
;
Peter Flach
;
Stefan Wrobel
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
11.
Generalization Bounds for Voting Classifiers Based on Sparsity and Clustering
机译:
基于稀疏性和聚类的投票分类器的泛化界限
作者:
Vladimir Koltchinskii
;
Dmitry Panchenko
;
Savina Andonova
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
12.
Learning and Parsing Stochastic Unification-Based Grammars
机译:
学习与解析随机统一的语法
作者:
Maxk Johnson
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
13.
Projective DNF Formulae and Their Revision
机译:
投影DNF公式及其修订
作者:
Robert H. Sloan
;
Balazs Szoerenyi
;
Gyoergy Turan
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
14.
On Finding Large Conjunctive Clusters
机译:
寻找大型联合集群
作者:
Nina Mishra
;
Dana Ron
;
Ram Swaminathan
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
关键词:
conceptual clustering;
max edge biclique;
unsupervised learning;
15.
When Is Small Beautiful?
机译:
什么时候很小?
作者:
Amiran Ambroladze
;
John Shawe-Taylor
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
16.
Margin Classification for Metric Spaces
机译:
公制空间的保证金分类
作者:
Matthias Hein
;
Olivier Bousquet
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
17.
Maximal Margin Classification for Metric Spaces
机译:
度量空间的最大边距分类
作者:
Matthias Hein
;
Olivier Bousquet
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
18.
Universal Coding of Zipf Distributions
机译:
ZIPF分布的通用编码
作者:
Yoav Freund
;
Alon Orlitsky
;
Prasad Santhanam
;
Junan Zhang
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
19.
Polynomial Certificates for Propositional Classes
机译:
命题课程的多项式证书
作者:
Marta Arias
;
Roni Khardon
;
Rocco A. Servedio
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
20.
Data-Dependent Bounds for Multi-category Classification Based on Convex Losses
机译:
基于凸损耗的多类分类的数据相关范围
作者:
Ilya Desyatnikov
;
Ron Meir
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
21.
Maximum Margin Algorithms with Boolean Kernels
机译:
带布尔内核的最大边距算法
作者:
Roni Khardon
;
Rocco A. Servedio
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
22.
An Information Theoretic Tradeoff between Complexity and Accuracy
机译:
复杂性和准确性之间的信息理论权衡
作者:
Ran Gilad-Bachrach
;
Amir Navot
;
Naftali Tishby
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
23.
Reducing Kernel Matrix Diagonal Dominance Using Semi-definite Programming
机译:
使用半确定编程减少内核矩阵对角线优势
作者:
Jaz Kandola
;
Thore Graepel
;
John Shawe-Taylor
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
24.
Learning with Equivalence Constraints and the Relation to Multiclass Learning
机译:
使用等价约束和多牌学习的关系
作者:
Aharon Bar-Hillel
;
Daphna Weinshall
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
25.
Boosting with Diverse Base Classifiers
机译:
促进各种基础分类器
作者:
Sanjoy Dasgupta
;
Philip M. Long
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
26.
Sequence Prediction Based on Monotone Complexity
机译:
基于单调复杂性的序列预测
作者:
Marcus Hutter
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
27.
Kernels and Regularization on Graphs
机译:
内核和正规化图
作者:
Alexander J. Smola
;
Risi Kondor
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
28.
Optimal Rates of Aggregation
机译:
聚合的最佳速率
作者:
Alexandre B. Tsybakov
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
29.
Sparse Kernel Partial Least Squares Regression
机译:
稀疏的内核部分最小二乘因子回归
作者:
Michinari Momma
;
Kristin P. Bennett
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
30.
Knowledge-Based Nonlinear Kernel Classifiers
机译:
基于知识的非线性内核分类器
作者:
Glenn M. Fung
;
Olvi L. Mangasarian
;
Jude W. Shavlik
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
关键词:
prior knowledge;
support vector machines;
linear programming;
31.
Multiplicative Updates for Large Margin Classifiers
机译:
大型保证金分类器的乘法更新
作者:
Fei Sha
;
Lawrence K. Saul
;
Daniel D. Lee
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
32.
Random Subclass Bounds
机译:
随机子类界限
作者:
Shahar Mendelson
;
Petra Philips
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
关键词:
statistical learning theory;
generalization bounds;
data-dependent complexity;
33.
Sparse Probability Regression by Label Partitioning
机译:
标签分区稀疏概率回归
作者:
Shantanu Chakrabartty
;
Gert Cauwenberghs
;
Jayadeva
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
34.
Using a Linear Fit to Determine Monotonicity Directions
机译:
使用线性拟合来确定单调性方向
作者:
Malik Magdon-Ismail
;
Joseph Sill
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
35.
On-Line Learning with Imperfect Monitoring
机译:
与不完美监控的在线学习
作者:
Shie Mannor
;
Nahum Shimkin
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
36.
Generality's Price Inescapable Deficiencies in Machine-Learned Programs
机译:
一般性在机器学习计划中的价格不可避免的缺陷
作者:
John Case
;
Keh-Jiann Chen
;
Sanjay Jain
;
Wolfgang Merkle
;
James S. Royer
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
37.
Comparing Clusterings by the Variation of Information
机译:
通过信息的变化进行比较集群
作者:
Marina Meila
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
关键词:
clustering;
comparing partitions;
measures of agreement;
information theory;
mutual information;
38.
Fast Kernels for Inexact String Matching
机译:
用于不精确的字符串匹配的快速内核
作者:
Christina Leslie
;
Rui Kuang
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
关键词:
kernel methods;
string kernels;
computational biology;
39.
Approximate Equivalence of Markov Decision Processes
机译:
马尔可夫决策过程的近似等价
作者:
Eyal Even-Dar
;
Yishay Mansour
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
40.
A General Class of No-Regret Learning Algorithms and Game-Theoretic Equilibria
机译:
一般阶级的无悔学习算法和游戏理论均衡
作者:
Amy Greenwald
;
Amir Jafari
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
41.
Exploiting Task Relatedness for Multiple Task Learning
机译:
利用多项任务学习的任务相关性
作者:
Shai Ben-David
;
Reba Schuller
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
42.
Learning Algorithms for Enclosing Points in Bregmanian Spheres
机译:
Brogmanian球体封闭点的学习算法
作者:
Koby Crammer
;
Yoram Singer
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
43.
Learning Probabilistic Linear-Threshold Classifiers via Selective Sampling
机译:
通过选择性采样学习概率线性阈值分类器
作者:
Nicolo Cesa-Bianchi
;
Alex Conconi
;
Claudio Gentile
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
44.
An Open Problem Regarding the Convergence of Universal A Priori Probability
机译:
关于普遍优先概率的融合的开放问题
作者:
Marcus Hutter
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
45.
Positive Definite Rational Kernels
机译:
正定的理性内核
作者:
Corinna Cortes
;
Patrick Haffner
;
Mehryar Mohri
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
46.
Learning a Function of r Relevant Variables
机译:
学习R相关变量的函数
作者:
Avrim Blum
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
47.
PAC-MDL Bounds
机译:
PAC-MDL界限
作者:
Avrim Blum
;
John Langford
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
48.
Lower Bounds on the Sample Complexity of Exploration in the Multi-armed Bandit Problem
机译:
多武装强盗问题勘探样本复杂性的下限
作者:
Shie Mannor
;
John N. Tsitsiklis
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
49.
Preference Elicitation and Query Learning
机译:
偏好诱因和查询学习
作者:
Avrim Blum
;
Jeffrey C. Jackson
;
Tuomas Sandholm
;
Martin Zinkevich
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
50.
Learning Random Log-Depth Decision Trees under the Uniform Distribution
机译:
在统一分布下学习随机的日志深度决策树
作者:
Jeffrey C. Jackson
;
Rocco A. Servedio
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
51.
Learning Arithmetic Circuits via Partial Derivatives
机译:
通过部分衍生物学习算术电路
作者:
Adam R. Klivans
;
Amir Shpilka
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
关键词:
PAC learning;
learning with queries;
52.
Learning All Subfunctions of a Function
机译:
学习功能的所有子功能
作者:
Sanjay Jain
;
Efim Kinber
;
Rolf Wiehagen
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
关键词:
inductive inference;
learning in the limit;
learning of functions;
53.
Compressing to VC Dimension Many Points
机译:
压缩vc维度很多
作者:
Manfred K. Warmuth
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
54.
Bhattacharyya and Expected Likelihood Kernels
机译:
Bhattacharyya和预期的可能性核
作者:
Tony Jebara
;
Risi Kondor
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
55.
Smooth ε-Insensitive Regression by Loss Symmetrization
机译:
通过损耗对称化平滑ε - 不敏感的回归
作者:
Ofer Dekel
;
Shai Shalev-Shwartz
;
Yoram Singer
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
56.
How Fast Is k-Means?
机译:
K-mease有多快?
作者:
Sanjoy Dasgupta
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
57.
Universal Well-Calibrated Algorithm for On-Line Classification
机译:
用于在线分类的通用良好校准算法
作者:
Vladimir Vovk
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
58.
Entropy Bounds for Restricted Convex Hulls
机译:
受限制凸壳的熵界
作者:
Vladimir Koltchinskii
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
59.
Distance-Based Classification with Lipschitz Functions
机译:
LipsChitz功能的距离分类
作者:
Ulrike von Luxburg
;
Olivier Bousquet
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
60.
On Learning to Coordinate Random Bits Help, Insightful Normal Forms, and Competency Isomorphisms
机译:
在学习坐标随机比特帮助,富有洞察力的正常形式和能力同构
作者:
John Case
;
Sanjay Jain
;
Franco Montagna
;
Giulia Simi
;
Andrea Sorbi
;
Lecture Notes in Artificial Intelligence 2777
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2003年
61.
Generalization Error Bounds Using Unlabeled Data
机译:
使用未标记数据的泛化误差界限
作者:
Matti Kaeaeriaeinen
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2005年
62.
On Attribute Efficient and Non-adaptive Learning of Parities and DNF Expressions
机译:
关于定期和DNF表达的属性高效和非自适应学习
作者:
Vitaly Feldman
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2005年
63.
Permutation Tests for Classification
机译:
分类的排列测试
作者:
Polina Golland
;
Feng Liang
;
Sayan Mukherjee
;
Dmitry Panchenko
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2005年
64.
Learning Convex Combinations of Continuously Parameterized Basic Kernels
机译:
学习连续参数化基本内核的凸组合
作者:
Andreas Argyriou
;
Charles A. Micchelli
;
Massimiliano Pontil
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2005年
65.
Competitive Collaborative Learning
机译:
竞争性协作学习
作者:
Baruch Awerbuch
;
Robert D. Kleinberg
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
|
2005年
66.
Analysis of Perceptron-Based Active Learning
机译:
基于赫克隆的活跃学习分析
作者:
Sanjoy Dasgupta
;
Adam Tauman Kalai
;
Claire Monteleoni
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
67.
On the Consistency of Multiclass Classification Methods
机译:
关于多组分类方法的一致性
作者:
Ambuj Tewari
;
Peter L. Bartlett
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
68.
The Spectral Method for General Mixture Models
机译:
一般混合模型的光谱法
作者:
Ravindran Kannan
;
Hadi Salmasian
;
Santosh Vempala
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
69.
On the Limitations of Embedding Methods
机译:
关于嵌入方法的局限性
作者:
Shahar Mendelson
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
70.
Martingale Boosting
机译:
Martingale Boosting.
作者:
Philip M. Long
;
Rocco A. Servedio
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
71.
Variations on U-Shaped Learning
机译:
U形学习的变化
作者:
Lorenzo Carlucci
;
Sanjay Jain
;
Efim Kinber
;
Frank Stephan
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
72.
Compute Inclusion Depth of a Pattern
机译:
计算模式的包含深度
作者:
Wei Luo
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
73.
Approximating a Gram Matrix for Improved Kernel-Based Learning
机译:
近似克矩阵改进基于内核的学习
作者:
Petros Drineas
;
Michael W. Mahoney
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
74.
Ranking and Scoring Using Empirical Risk Minimization
机译:
使用经验风险最小化排名和评分
作者:
Stephan Clemencon
;
Gabor Lugosi
;
Nicolas Vayatis
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
75.
Separating Models of Learning from Correlated and Uncorrelated Data
机译:
将学习模式从相关和不相关数据中分离
作者:
Ariel Elbaz
;
Homin K. Lee
;
Rocco A. Servedio
;
Andrew Wan
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
76.
A New Perspective on an Old Perceptron Algorithm
机译:
一种新的旧的Perceptron算法的新透视
作者:
Shai Shalev-Shwartz
;
Yoram Singer
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
77.
On Spectral Learning of Mixtures of Distributions
机译:
关于分布混合物的光谱学习
作者:
Dimitris Achlioptas
;
Frank McSherry
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
关键词:
learning mixtures of distributions;
spectral methods;
singular value decomposition;
gaussians mixtures;
log-concave and concentrated distributions;
78.
ta Dependent Concentration Bounds for Sequential Prediction Algorithms
机译:
用于顺序预测算法的TA依赖浓度界限
作者:
Tong Zhang
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
79.
Optimum Follow the Leader Algorithm
机译:
最佳遵循领导算法
作者:
Dima Kuzmin
;
Manfred K. Warmuth
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
80.
Margin-Based Ranking Meets Boosting in the Middle
机译:
基于保证金的排名符合中间的提升
作者:
Cynthia Rudin
;
Corinna Cortes
;
Mehryar Mohri
;
Robert E. Schapire
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
81.
Fast Rates for Support Vector Machines
机译:
支持向量机的快速费率
作者:
Ingo Steinwart
;
Clint Scovel
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
82.
Tracking the Best of Many Experts
机译:
跟踪许多专家的最佳专家
作者:
Andras Gyoergy
;
Tamas Linder
;
Gabor Lugosi
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
83.
Learning a Hidden Hypergraph
机译:
学习隐藏的超图
作者:
Dana Angluin
;
Jiang Chen
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
84.
Exponential Convergence Rates in Classification
机译:
分类中的指数收敛速率
作者:
Vladimir Koltchinskii
;
Olexandra Beznosova
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
85.
Localized Upper and Lower Bounds for Some Estimation Problems
机译:
一些估计问题的局部上限和下限
作者:
Tong Zhang
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
86.
Prom External to Internal Regret
机译:
内部遗憾的舞会
作者:
Avrim Blum
;
Yishay Mansour
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
87.
Towards a Theoretical Foundation for Laplacian-Based Manifold Methods
机译:
走向拉普拉斯歧管方法的理论基础
作者:
Mikhail Belkin
;
Partha Niyogi
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
88.
Mind Change Efficient Learning
机译:
心灵改变高效学习
作者:
Wei Luo
;
Oliver Schulte
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
89.
Leaving the Span
机译:
离开范围
作者:
Manfred K. Warmuth
;
S.V.N. Vishwanathan
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
90.
The Cross Validation Problem
机译:
交叉验证问题
作者:
John Langford
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
91.
The Value of Agreement, a New Boosting Algorithm
机译:
协议的价值,一种新的升压算法
作者:
Boaz Leskes
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
92.
Loss Bounds for Online Category Ranking
机译:
在线类别排名的损失界限
作者:
Koby Crammer
;
Yoram Singer
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
93.
From Graphs to Manifolds — Weak and Strong Pointwise Consistency of Graph Laplacians
机译:
从图表到歧管 - 图拉普拉斯人的弱和强度一致性
作者:
Matthias Hein
;
Jean-Yves Audibert
;
Ulrike von Luxburg
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
94.
Asymptotic Log-Loss of Prequential Maximum Likelihood Codes
机译:
渐近数值丢失的前列最大似然码
作者:
Peter Gruenwald
;
Steven de Rooij
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
95.
Sensitive Error Correcting Output Codes
机译:
敏感纠错输出代码
作者:
John Langford
;
Alina Beygelzimer
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
96.
The Weak Aggregating Algorithm and Weak Mixability
机译:
弱聚合算法和弱化性
作者:
Yuri Kalnishkan
;
Michael V. Vyugin
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
97.
Data Dependent Concentration Bounds for Sequential Prediction Algorithms
机译:
顺序预测算法的数据相关浓度范围
作者:
Tong Zhang
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
98.
From External to Internal Regret
机译:
从外部遗憾
作者:
Avrim Blum
;
Yishay Mansour
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
99.
A PAC-Style Model for Learning from Labeled and Unlabeled Data
机译:
用于从标记和未标记数据的学习的PAC式模型
作者:
Maria-Fiorina Balcan
;
Avrim Blum
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
100.
Upper and Lower Bounds for Some Estimation Problems
机译:
一些估计问题的上限和下限
作者:
Tong Zhang
会议名称:
《Annual Conference on Learning Theory》
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2005年
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