具有不确定性量化预测的在线算法
介绍了一种算法设计范例 —— 基于学习预测器的算法，将在线学习技术应用于预测器学习、调整鲁棒性 - 一致性折中并绑定样本复杂度，在构建优美的预测器的同时，在二分图匹配、滑雪租赁、页面迁移和作业调度等多场景中优化了多个现有结果，且提供了第一批基于学习理论的担保。
Feb, 2022
本文介绍了一种用于解决常用机器学习算法的贝叶斯推断问题的新方法，证明了通过构建一个 martingale 后验分布，可以恢复由任务分布定义的贝叶斯后验。同时提出了一种适用于通用机器学习算法的实用不确定性量化方法，实验证明了该方法的有效性。
Mar, 2024
本文研究了在多个机器学习预测的基础上增强的在线算法。我们提出了一个通用的算法框架，用于多重预测的在线覆盖问题，该算法能够获得与最佳预测器性能相竞争的在线解决方案。该算法还能够同时使竞争性达到最佳预测和最佳在线算法的性能水平，并应用于解决一些经典问题。
May, 2022
本篇研究论文重点介绍了机器学习模型中的不确定性量化方法，特别关注神经网络以及在工程设计和医疗领域的应用。通过介绍多种不确定性量化方法和计量标准，本篇论文旨在帮助提高机器学习模型的安全性和可靠性，同时提供两个具体案例：锂离子电池寿命预测和涡轮发动机剩余使用寿命预测。
May, 2023
在线分类研究中，研究者利用对未来示例的预测来改进在线学习算法，以减小期望遗憾并提高分类准确性。该研究还证明了当未来示例可准确预测时，在线学习可以与转导式在线学习相媲美，从而对近期基于预测和分布假设的在线算法的研究提供了补充。
May, 2024
本文研究具有预测的在线图形问题，提出了一个新的度量误差的定义 (metric error)，并给出了一个通用框架，用于在线预测算法。采用这个框架，我们能够获得关于竞争比率的紧密限制，并将其作为度量误差的函数来描述。
Dec, 2021
利用机器学习模型从过去和现在的数据中获得的预测，近期算法设计的先进方法已经显示出提高性能的潜力，并在预测失败时提供最坏情况保证，本文研究在线问题，着重于将学习问题与算法挑战相互整合，并设计了专为所需算法任务而量身定制的在线学习算法，通过细致设计的明确学习算法提出了优化总体性能的新算法，并证明了我们方法的潜力通过改进以前研究中建立的性能界限。
Mar, 2024
给定未知质量的预测作为输入，我们提出了一种算法，在未知预测质量和请求模型的情况下，在在线资源分配问题中实现了渐进最优表现，验证了算法的性能与任何已知到达模型和预测准确性的算法的最佳性能相匹配。
Feb, 2024