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问别人

2008年第21届COLT：芬兰赫尔辛基

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洛科·A·塞韦迪奥,张彤（音译）:
第21届学习理论年会-COLT 2008，芬兰赫尔辛基，2008年7月9日至12日。全能女 2008

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彼得·格伦沃尔德:
贝叶斯推理中的追赶现象。 1-2
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罗宾·汉森:
组合预测市场。 3-4
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丹·克莱恩:
自然语言处理的无监督学习。 5-6
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加博尔·卢戈西:
集中不平等。 7-8

无监督、半监督和主动学习

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卡马利卡·乔杜里,萨蒂什·拉奥:
使用相关性和独立性学习产品分布的混合。 9-20
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卡马利卡·乔杜里,萨蒂什·拉奥:
超越高斯：学习重尾分布混合的谱方法。 21-32
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谢本·达维德,泰勒·卢,达维德·帕尔:
未标记的数据确实有帮助吗？半监督学习样本复杂性的最坏情况分析。 33-44
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玛丽亚·福丽娜·巴尔坎,史蒂夫·汉内克,詹妮弗·沃特曼:
主动学习的真正样本复杂性。 45-56

在线学习

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埃拉·哈赞,萨蒂恩·凯尔:
从不确定性中提取确定性：因成本变化而后悔。 57-68
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石桥小介,Kohei Hatano公司,武田正彦:
带偏差的最大p-范数边缘分类器的在线学习。 69-80
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Subhash Khot公司,阿肖克·库马尔·蓬努斯瓦米:
使用时间选择功能最小化宽范围后悔。 81-86

其他方向

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尼尔·艾隆,梅赫亚尔·莫赫里:
按分类有效降低排名。 87-98
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迈克尔·卡恩斯,詹妮弗·沃特曼:
从集体行为中学习。 99-110
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Bharath K.Sriperumbudur学院,亚瑟·格雷顿,福美贤治,格特·R·G·兰克里特,伯恩哈德·舍尔科夫:
概率测度的内射Hilbert空间嵌入。 111-122

复杂性与布尔函数

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宋顺财（Sung-Soon Choi）,郑京敏（Kyomin Jung）,Jeong Han Kim（金正汉）:
求有界伪布尔函数的傅里叶系数的几乎严格上界。 123-134
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桑德拉·齐勒斯,斯特芬·兰格,罗伯特·霍尔特,马丁·津科维奇:
基于合作学习的教学维度。 135-146
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维塔利·费尔德曼:
论成员资格查询在不可知学习中的作用。 147-156

复杂性与布尔函数

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托尔斯滕·多利瓦,迈克尔·卡尔威特,汉斯·乌里希·西蒙:
反射不变内核的维度和边距边界。 157-168
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达娜·安格鲁因,詹姆斯·阿斯彭斯,姜晨,大卫·艾森斯塔特,列夫·雷赞:
使用测试路径学习非循环概率电路。 169-180
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琳达·塞利:
均匀分布下随机单调DNF的学习。 181-192
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埃里克·布莱斯,瑞安·奥唐纳,卡尔·威默:
任意乘积分布下的多项式回归。 193-204

归纳与统计

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阿隆·扎凯,雅科夫·里托夫:
学习方法应该如何本地化？。 205-216
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英一鸣,科林·坎贝尔:
使用多任务内核学习坐标梯度。 217-228
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弗拉基米尔·科尔钦斯基,明元:
内核机在线学习和强盗大型集成中的稀疏恢复。 229-238
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艾米·格林沃尔德,郑丽,沃伦·舒迪:
更有效的内部遗憾最小化算法。 239-250
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乔瓦尼·卡瓦兰蒂,尼科尔·塞萨·比安奇,克劳迪奥·詹蒂莱:
在线多任务分类的线性算法。 251-262
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雅各布·D·阿伯内西,埃拉·哈赞,亚历山大·拉赫林:
黑暗中的竞争：Bandit线性优化的有效算法。 263-274

其他方向

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沃特·科伦,史蒂文·德·罗伊:
有效结合专家建议。 275-286
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玛丽亚·福丽娜·巴尔坎,Avrim Blum公司,内森·斯雷布罗:
通过相似函数改进学习保证。 287-298
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J.海姆·鲁宾斯坦,本杰明·I.P.鲁宾斯坦:
最大类的几何和拓扑表示及其在样本压缩中的应用。 299-310
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沙伊·沙列夫·施瓦茨,尤拉姆·辛格:
弱可学习性和线性可分离性的等价性：新的松弛和有效的Boosting算法。 311-322

强盗与强化学习

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安德烈·伯恩斯坦,纳胡姆·希姆金:
有效探索强化学习的自适应聚合：确定性领域。 323-334
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  - conf/colt/BartlettDHKRT08
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彼得·L·巴特利特,瓦尔莎·达尼,托马斯·海耶斯,沙姆·M·卡卡德,亚历山大·拉赫林,安布吉·特瓦里:
Bandit在线线性优化的高概率后悔界。 335-342
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  - conf/colt/SlivkinsU08
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Aleksandrs Slivkins公司,埃利·厄普法尔:
适应变化的环境：布朗不安的强盗。 343-354
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  - conf/colt/DaniHK08
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瓦尔莎·达尼,托马斯·海耶斯,沙姆·M·卡卡德:
Bandit反馈下的随机线性优化。 355-366

无监督和半监督学习

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奥哈德·沙米尔,纳夫塔利·蒂什比:
k-means聚类中的模型选择和稳定性。 367-378
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谢本·达维德,乌尔里克·冯·卢克斯堡:
聚类稳定性与聚类边界性质的关系。 379-390
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卡马利卡·乔杜里,安德鲁·麦格雷戈:
在信息论聚类中寻找度量结构。 391-402
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卡西克·斯里德哈兰,沙姆·M·卡卡德:
多视角学习的信息理论框架。 403-414

在线学习

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雅各布·D·阿伯内西,彼得·L·巴特利特,亚历山大·拉赫林,安布吉·特瓦里:
在线凸博弈的最优策略和最小最大下界。 415-424
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罗伯特·D·克莱伯格,亚历山德鲁·尼古列斯库·梅齐尔,酸奶沙玛:
为睡专家和盗贼感到遗憾。 425-436
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雅各布·D·阿伯内西,曼弗雷德·沃穆思,乔尔·耶林:
当随机游戏最适合对抗对手时。 437-446
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安德拉斯·吉尔吉,加博尔·卢戈西,吉尔吉·奥图斯克:
在线顺序装箱。 447-454

归纳与统计

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周树恒（Shuheng Zhou）,约翰·D·拉弗蒂,拉里·瓦瑟曼:
时变无向图。 455-466
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君士坦丁·卡拉马尼斯,谢·曼诺:
极限学习与对抗干扰。 467-478
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王利伟（Liwei Wang）,杉山正树,程阳,周志华,冯巨富:
关于Boosting算法的余量解释。 479-490
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阿尔蒂·辛格,罗伯特·D·诺瓦克,克莱顿·D·斯科特:
密度水平集的自适应Hausdorff估计。 491-502
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萨提亚基·马哈拉纳比斯,丹尼尔·斯特凡科维奇:
线性时间密度估计。 503-512

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维塔利·费尔德曼,Leslie G.Valiant公司:
进化的学习力。 513-514
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帕里克希特·戈帕兰,亚当·卡莱,亚当·克莱文斯:
一种用于不确定性学习DNF？的查询算法？。 515-516
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亚当·史密斯,曼弗雷德·沃穆思:
学习轮换。 517

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