May, 2024

在线分类与预测

TL;DR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。