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完全无约束的在线学习
我们提供了一种在线学习算法,可以在不知道 G 或∥w∗∥的情况下,获得在 G-Lipschitz 凸损失函数上的遗憾 G∥w∗∥√(Tlog (∥w∗∥G√T)+∥w∗∥^2+G^2),这与具有此类知识的最佳界限 G∥w∗∥√T 匹配(除了
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