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24.COLT 2011：匈牙利布达佩斯

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沙姆·M·卡卡德,乌尔里克·冯·卢克斯堡:
COLT 2011-第24届学习理论年会，2011年6月9日至11日，匈牙利布达佩斯。 JMLR程序19,JMLR.org网站 2011
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沙姆·M·卡卡德,乌尔里克·冯·卢克斯堡:
前言。 COLT公司 2011
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亚辛·阿巴斯·亚德科里,Csaba Szepesvariá:
线性二次系统自适应控制的遗憾界。 1-26
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雅各布·D·阿伯内西,彼得·L·巴特利特,埃拉·哈赞:
Blackwell可接近性和No-Regret学习是等价的。 27-46
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贾亚德夫·阿查里亚,Hirakendu Das公司,阿什坎·贾法尔普尔,阿隆·奥利茨基,潘胜军:
竞争紧密度测试。 47-68
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阿列克·阿加瓦尔,约翰·杜奇,彼得·L·巴特利特,克莱门·列夫拉德:
Oracle计算预算模型选择的不平等。 69-86
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卡里姆·阿明,迈克尔·J·卡恩斯,奥马尔·赛义德:
强盗、查询学习和草垛维度。 87-106
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Jean-Yves奥迪伯特,塞巴斯蒂安·布贝克,加博尔·卢戈西:
组合预测游戏的Minimax策略。 107-132
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加博尔·巴托克,达维德·帕尔,Csaba Szepesvariá:
随机环境中有限部分监控博弈的Minimax后悔。 133-154
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卡马利卡·乔杜里,丹尼尔·J·徐:
不同私人学习的复杂性界限示例。 155-186
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Laëtitia委员会,阿纳克·S·达拉扬:
高维非参数回归中一致变量选择的紧条件。 187-206
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阿米特·丹尼尔,西万·萨巴托,谢本·达维德,沙伊·沙列夫·施瓦茨:
多类可学习性和ERM原则。 207-232
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蒂姆·范·埃尔文,马克·D·里德,罗伯特·威廉姆森:
混合性是相对于对数损失的贝叶斯风险曲率。 233-252
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维塔利·费尔德曼:
线性阈值函数的分布无关进化性。 253-272
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维塔利·费尔德曼,霍敏·K·李,洛科·A·塞韦迪奥:
学习浅单调公式的下限和硬度放大。 273-292
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院长P.Foster,亚历山大·拉赫林,卡西克·斯里德哈兰,安布吉·特瓦里:
基于复杂性的校验规则校准方法。 293-314
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Rina Foygel公司,内森·斯雷布罗:
低库矩阵重建的基于浓度的保证。 315-340
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魏高,周志华:
论多标签学习的一致性。 341-358
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奥雷连·加里维尔,奥利维尔·卡佩:
有界随机带宽及其以外的KL-UCB算法。 359-376
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塞巴斯蒂安·格奇诺维茨:
在线线性回归中单个序列的稀疏回归界。 377-396
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彼得·格伦沃尔德,约翰·史密斯-琼斯,简·德·温特,埃路易斯·史密斯:
安全学习：通过经验凸性缩小贝叶斯、MDL和统计学习理论之间的差距。 397-420
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埃拉德·哈赞,萨蒂恩·凯尔:
超越后悔最小化障碍：随机强凸优化的最优算法。 421-436
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迈克尔·卡尔威特,汉斯-乌尔里希-西蒙:
密切关注利润复杂性和相关参数。 437-456
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沃伊西奇·科特洛夫斯基,彼得·格伦沃尔德:
在线密度估计中的最大似然与序贯归一化最大似然。 457-476
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李萍,张存辉:
一种新的压缩计数算法及其在动态数据Shannon熵估计中的应用。 477-496
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奥达尔里克·梅勒德（Odarlic-Ambrym Maillard）,雷米·穆诺斯,吉尔斯·斯托尔茨:
具有Kullback-Leibler发散的多臂强盗问题的有限时间分析。 497-514
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谢·曼诺,维亚尼·珀切特,吉尔斯·斯托尔茨:
部分监控游戏中的鲁棒可接近性和遗憾最小化。 515-536
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Indraneel慕克吉,辛西娅·鲁丁,罗伯特·夏皮雷:
Adaboost的收敛速度。 537-558
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亚历山大·拉赫林,卡西克·斯里德哈兰,安布吉·特瓦里:
在线学习：超越遗憾。 559-594
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菲利普·里戈莱特,新通:
严格约束下的内曼-皮尔逊分类。 595-614
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辛西娅·鲁丁,本杰明·莱瑟姆,Ansaf Salleb-Auuissi公司,尤金·科根,大卫·马迪根:
使用关联规则进行顺序事件预测。 615-634
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  - 期刊/jmlr/SalmonD11
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约瑟夫·萨尔蒙,阿纳克·S·达拉扬:
仿射估计的最优聚集。 635-660
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奥哈德·沙米尔,沙伊·沙列夫·施瓦茨:
使用跟踪规范的协作过滤：学习、界定和转换。 661-678
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  - 期刊/jmlr/Slivkins11
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亚历山大·斯利夫金斯:
具有相似信息的上下文盗贼。 679-702
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  - 期刊/jmlr/Steinwart11
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英戈·斯坦瓦特:
自适应密度水平集聚类。 703-738
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  - 期刊/jmlr/SzitaS11
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伊斯特万·斯齐塔,Csaba Szepesvariá:
不可知KWIK学习和有效的近似强化学习。 739-772
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丹尼尔·文森彻,谢·曼诺,阿尔弗雷德·M·布鲁克斯坦:
字典学习的复杂性示例。 773-788
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刘洋,史蒂夫·汉内克,詹姆·卡博内尔（Jaime G.Carbonell）:
有界样本大小先验的可识别性及其在迁移学习中的应用。 789-806

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雅各布·D·阿伯内西,谢·曼诺:
是否存在有效的校准预测策略？ 809-812
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彼得·格伦沃尔德,沃伊切赫·科特洛夫斯基:
对数丢失预测值的个人风险边界。 813-816
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埃拉·哈赞,萨蒂恩·凯尔:
一种简单的多臂盗贼算法，具有最优变量边界遗憾。 817-820
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沃伊西奇·科特洛夫斯基,曼弗雷德·K·沃穆特:
学习旋转的Minimax算法。 821-824
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路易斯·迈克尔:
缺失信息阻碍学习。 825-828
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Aleksandrs Slivkins公司:
单调的多武器盗贼分配。 829-834

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