序言

Sham M. Kakade， Ulrike von Luxburg; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:i-i

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线性二次系统的自适应控制的后悔界限

Yasin Abbasi-Yadkori， Csaba Szepesvári; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:1-26

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Blackwell 可达性和无后悔学习等价性

Jacob Abernethy， Peter L. Bartlett， Elad Hazan; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:27-46

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竞争接近性检验

Jayadev Acharya， Hirakendu Das， Ashkan Jafarpour， Alon Orlitsky， Shengjun Pan; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:47-68

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计算预算模型选择的 Oracle 不等式

Alekh Agarwal， John C. Duchi， Peter L. Bartlett， Clement Levrard; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:69-86

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Bandits、查询学习和 Haystack 维度

Kareem Amin， Michael Kearns， Umar Syed; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:87-106

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组合预测游戏的最小最大策略

Jean-Yves Audibert， Sébastien Bubeck， Gábor Lugosi; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:107-132

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随机环境中的有限部分监控游戏的最小最大后悔

Gábor Bartók， Dávid Pál， Csaba Szepesvári; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:133-154

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差分隐私学习的样本复杂度界限

Kamalika Chaudhuri， Daniel Hsu; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:155-186

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高维非参数回归中一致变量选择的严格条件

Laëtitia Comminges， Arnak S. Dalalyan; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:187-206

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多类可学习性和 ERM 原则

Amit Daniely， Sivan Sabato， Shai Ben-David， Shai Shalev-Shwartz; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:207-232

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混合性是相对于 Log Loss 的贝叶斯风险曲率

Tim Erven， Mark D. Reid， Robert C. Williamson; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:233-252

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线性阈值函数的分布无关可进化性

Vitaly Feldman; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:253-272

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学习浅单调公式的下界和难度放大

Vitaly Feldman， Homin K. Lee， Rocco A. Servedio; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:273-292

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基于复杂度的校准方法与检查规则

Dean P. Foster， Alexander Rakhlin， Karthik Sridharan， Ambuj Tewari; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:293-314

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基于集中度的低秩矩阵重构保证

Rina Foygel， Nathan Srebro; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:315-340

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多标签学习的一致性

Wei Gao， Zhi-Hua Zhou; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:341-358

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有界随机 Bandits 及更广泛领域的 KL-UCB 算法

Aurélien Garivier， Olivier Cappé; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:359-376

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在线线性回归中个体序列的稀疏性后悔界限

Sébastien Gerchinovitz; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:377-396

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基于经验凸性的安全学习：连接贝叶斯、MDL 和统计学习理论

Peter Grünwald; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:397-420

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超越后悔最小化障碍：随机强凸优化的最优算法

Elad Hazan， Satyen Kale; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:421-436

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对边缘复杂度及相关参数的深入研究

Michael Kallweit, Hans Ulrich Simon; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:437-456

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在线密度估计中最大似然与顺序归一化最大似然

Wojciech Kotłowski, Peter Grünwald; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:457-476

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一种用于压缩计数的新算法及其在动态数据中香农熵估计中的应用

Ping Li, Cun-Hui Zhang; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:477-496

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Kullback-Leibler 散度的多臂老虎问题有限时间分析

Odalric-Ambrym Maillard, Rémi Munos, Gilles Stoltz; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:497-514

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部分监控博弈中的鲁棒可达性和后悔最小化

Shie Mannor, Vianney Perchet, Gilles Stoltz; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:515-536

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Adaboost 的收敛速率

Indraneel Mukherjee, Cynthia Rudin, Robert E. Schapire; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:537-558

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在线学习：超越后悔

Alexander Rakhlin, Karthik Sridharan, Ambuj Tewari; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:559-594

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严格约束下 Neyman-Pearson 分类

Philippe Rigollet, Xin Tong; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:595-614

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基于关联规则的顺序事件预测

Cynthia Rudin, Benjamin Letham, Ansaf Salleb-Aouissi, Eugene Kogan, David Madigan; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:615-634

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仿射估计器的最优聚合

Joseph Salmon, Arnak Dalalyan; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:635-660

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带有迹范数的协同过滤：学习、界限和转导

Ohad Shamir, Shai Shalev-Shwartz; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:661-678

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具有相似性信息的上下文老虎机

Aleksandrs Slivkins; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:679-702

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自适应密度水平集聚类

Ingo Steinwart; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:703-738

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基于 KWIK 学习的强化学习和高效近似

István Szita, Csaba Szepesvári; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:739-772

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字典学习的样本复杂度

Daniel Vainsencher, Shie Mannor, Alfred M. Bruckstein; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:773-788

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来自有界样本大小的先验可识别性及其在迁移学习中的应用

Liu Yang, Steve Hanneke, Jaime Carbonell; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:789-806

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是否存在有效的校准预测策略？

Jacob Abernethy, Shie Mannor; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:809-812

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Log-loss 预测器的个体风险界限

Peter D. Grünwald, Wojciech Kotłowski; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:813-816

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具有最优变分界限后悔的多臂老虎算法

Elad Hazan, Satyen Kale; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:817-820

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学习旋转的 minimax 算法

Wojciech Kotłowski, Manfred K. Warmuth; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:821-824

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缺失信息对可学习性的阻碍

Loizos Michael; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:825-828

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单调多臂老虎分配

Aleksandrs Slivkins; 第24届学习理论年会论文集, PMLR 19:829-834

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