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scoring rule
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未知代理预测的 U 校准
本文考虑了基于二元事件的预测评估问题，并明确表明单一评分规则不能保证对所有可能的代理人低后悔，但已校准的预测保证所有代理人罕见子线性后悔，并提出了一种新的度量标准 U - 校准来评估预测，该标准是当受到任何有界评分规则的评估时，预测序列的最
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a year ago
学习激励信息获取：适当计分规则与委托代理模型相遇
研究了由 Stackelberg 博弈建模的信息获取问题，设计了样本有效的算法来优化评分规则，并保证了代理的行为得到激励，且无关环境状态数的遗憾值上界为 T 的两到三次方根。
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a year ago
KDD
分类器调整：变革在发生
提出了无界和有界的调整方法，以平均预测与类分布相等化，以最小化得分规则。实验结果表明在实际应用中，即使类分布仅近似已知，仍然可以根据移位量和类分布的精度减少损失。
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3 years ago
ICML
NGBoost: 自然梯度提升用于概率预测
NGBoost 是一种利用梯度提升用于概率预测的算法，可以通过考虑与目标函数相关的分布的参数并将其视为多参数提升算法的目标来泛化梯度提升以进行概率回归。它可以与任何基本学习器、任何具有连续参数的分布族以及任何得分规则一起使用，具有灵活性、可
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5 years ago
评分策略代理
介绍了一种预测评分模型，旨在解决发送方的失真问题，通过信息聚合减轻接收方的承诺问题。
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5 years ago
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