hypothesis classes | BriefGPT

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简单问题的主动学习
我们研究了在主动学习过程中使用区域查询的复杂度与查询数量之间的权衡关系，并通过设计 VC 维度相关的查询方法来有效地学习。对于特定的假设类别，我们展示了更强的结果，包括计算效率和对未知数据集的适应性。
PDF2 months ago
有界损失在线学习游戏的组合特征化
我们研究了关于任意但有界损失函数的假设类的在线可学习性。我们给出了一种新的与规模敏感的组合维数相关的步进最小二维，并证明它对在线可学习性提供了紧密的定量刻画。作为应用，我们首次对两种自然学习设置进行了在线可学习性的定量刻画：向量值回归和多标
PDFa year ago
学习算法的统计不可区分性
本文讨论如何通过总变差（TV）距离度量学习规则的输出相似性，提出了 TV 不可辨认性的信息论等价性和统计学放大以及提升算法，并研究了基于 TV 不可辨认性的假设类可学习性。
PDFa year ago
用户隐私学习
提出并分析了一系列算法来解决在用户级差分隐私约束下的学习任务，包括高维均值估计、平滑损失函数的经验风险最小化、随机凸优化以及具有有限度量熵的学习假设类。
PDF3 years ago
主动学习中的收敛速度
该研究通过研究标签噪声下主动学习的泛化误差收敛速率等方面，探究了嵌套假设类的主动学习的模型选择问题，并提出了一种算法，该算法的错误率保证收敛于最优分类器的可达误差，并定义了实现这些速率显著快于被动学习的充分条件。
PDF13 years ago