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时序差异学习在罕见事件预测中的令人惊讶的效率
我们定量地评估了强化学习中政策评估的时间差异（TD）学习与直接或蒙特卡罗（MC）估计器的效率，重点在于对罕见事件的相关数量的估计。我们证明了有限状态马尔可夫链中最小二乘 TD（LSTD）预测相较于 MC 能够更有效地实现相对准确性，并且通过
PDFa month ago
深度长尾学习综述
本文系统总结了深度长尾学习的最新进展，围绕着类别再平衡、信息增强和模块改进三个主要类别对相关方法进行详细探讨，并通过提出的相对准确度评估指标对最先进的方法进行了实证分析，为深度长尾学习的应用和未来研究方向提供了重要的参考。
PDF3 years ago
模型选择和模型估计中更好的相对预测准确度度量
该论文探讨了预测准确性测量中最广泛使用的均方误差绝对百分比（MAPE）存在的偏差，并提出了使用相对精度度量时的优越性，特别是在存在异方差性的数据中。该方法可避免 MAPE 的偏见，并可用于模型选择和参数拟合。
PDF3 years ago
小树幅线性规划的近线性时间算法：健壮中心路径的多尺度表示
本文提出了一种基于内点法和树分解的线性规划问题求解算法，可以在近似相对误差为 ε 的情况下，在时间复杂度 Θ(n ⋅ tw² ⋅ log (1/ε)) 内求解给定的线性规划问题，其中 tw 是输入图的树宽，并且是第一个时间复杂度与子问题 A
PDF4 years ago
KDD重访原始 L1-SVM 优化的随机梯度下降
通过将学习率与步数取反比，我们可以将更新规则转换为具有界限的经典感知器，并且对于训练集的循环迭代及其基于对偶变量的自动满足约束来给出相对精度，并提出了重复提供相同模式的机制，最终实验结果证明这种算法具有明显的改进。
PDF11 years ago
Gibbs 分布的正则化常数的近似算法
本研究提出了一种新的方法，只需要少量样本就可以对分区函数进行精确的近似，时间复杂度优于现有的算法。
PDF12 years ago