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在执行式政策学习中的算法公平性：突破群体公平的不可能性
在社会分类问题中，我们通过利用预测模型的表现性来实现更强的群体公平保证，解决了冲突的群体公平定义，并通过决策者的能力引导人口以从长远来解决不公平问题。
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a month ago
行为预测：回顾与展望
社会世界中的预测通常会影响预测的目标，这称为表现性，而表现性预测又可分为自我实现和自我否定的预测。在机器学习的发展中，表现性这个概念在经济学、金融学和社会科学中具有基本重要性，但在机器学习应用中往往表现为分布转移。我们对最近建立的表现性预测
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8 months ago
表现型时间序列预测
本文研究了时间序列预测中的表演性问题，在机器学习的视角下，提出了一种称为特征表演位移（FPS）的新方法，该方法利用延迟响应的概念来预测可能的分布变化，并相应地预测目标变量。通过在 COVID-19 和交通预测任务上进行综合实验，结果表明 F
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9 months ago
ICML
利用执行反馈的懊悔最小化
本文研究了在 performative 情境下找到接近最优点的模型的问题，该算法在找到最优解的同时还能保证低的后悔值，并通过对分布性的探索来构建风险置信度，从而建立了一种利用 bandits 算法来实现 performative 反馈下的后
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2 years ago
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