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asymptotic consistency guarantees
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Wasserstein 分布鲁棒优化:机器学习中的理论和应用
此论文介绍了基于 Wasserstein 分布鲁棒优化的数据驱动决策方法,能够解决样本有限、参数不确定的情况下,采用仅仅通过数据学习决策的问题,绕过测试样本不能涵盖所有情况的问题,具有良好的效果且容易计算。此方法对于分类、回归等基本学习任务
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5 years ago
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