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learning guarantees
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以探索为基础的数据收集方法进行公平分类的部分反馈
通过使用可用数据并提供一系列探索策略，该方法训练了一个分类器，它可以收集有关以前被忽视的子群体的结果数据，以改善学习保证并编码特定于上下文的组公平性属性。在真实世界数据集上的评估表明，该方法始终提高了收集到的结果数据的质量，并改善了所有群体
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5 months ago
通用的公平经验风险最小化
本文提出了一种处理包含连续敏感属性的回归算法中避免敏感信息不公平影响的公平经验风险最小化方法，并将其泛化到标准有监督学习的整个情境中，该方法在进行知名的平等概念的实证风险最小化情境时可以减少公平度量；同时该文构建了一种可以针对内核方法进行共
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5 years ago
在任意采样分布下使用加权迹范数进行学习
研究使用带权痕迹范数学习时的采样分布问题，提出强有力的学习保证方法，并证明其对实际测试的效果更好。建议使用经验分布加权，而非真实分布加权。
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13 years ago
在线学习与序列复杂度
研究序列预测的问题，提供工具来研究相关游戏的极小极大值。开发了一套序列复杂性理论，能够准确地为序列预测问题提供学习保证。
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14 years ago
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