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问别人

2009年第22届COLT：加拿大魁北克省蒙特利尔

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COLT 2009-第22届学习理论会议，加拿大魁北克省蒙特利尔，2009年6月18-21日。 2009

算法I

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亚当·托曼·卡莱,拉维·萨斯特里:
同位素算法：高维同位素回归。
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Nader H.Bshouty公司,菲利普·M·龙:
当隐藏变量具有多样性效果时，线性分类器几乎是最优的。
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伊莎·曼苏尔,梅赫亚尔·莫赫里,阿夫申·罗斯塔米扎德:
领域适应：学习边界和算法。
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Nader H.Bshouty公司:
弹簧秤硬币称重问题的优化算法。

在线学习I

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埃亚尔·埃文·达尔,罗伯特·克莱伯格,希·曼诺,伊莎·曼苏尔:
全球成本职能的在线学习。
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易松岳,约瑟夫·布罗德,罗伯特·克莱伯格,托尔斯滕·约阿希姆斯:
K型武装决斗强盗问题。
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加博尔·卢戈西,奥米洛斯·帕帕斯皮利奥普洛斯,吉尔斯·斯托尔茨:
具有硬约束的在线多任务学习。

稀疏性和算法

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卡里姆·路尼西,马西米利亚诺·蓬蒂尔,亚历山大·谢巴科夫,萨拉·范德格尔:
在多任务学习中利用稀疏性。
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阿纳克·S·达拉扬,亚历山大·谢巴科夫:
通过聚合和Langevin Monte-Carlo进行稀疏回归学习。
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西万·萨巴托,纳夫塔利·蒂什比:
具有任意依赖性的同构多实例学习。
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丹尼尔·J·徐,沙姆·M·卡卡德,张彤（音译）:
学习隐马尔可夫模型的谱算法。

泛化I

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安德烈亚斯·莫勒,马西米利亚诺·蓬蒂尔:
经验伯恩斯坦界限与样本变量惩罚。
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马克·D·里德,罗伯特·威廉姆森:
广义Pinsker不等式。
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桑杰·贾恩,弗兰克·斯蒂芬:
一致的部分标识。

算法II

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尼科尔·塞萨·比安奇,克劳迪奥·詹蒂莱,法比奥·维塔莱:
基于标记树的快速优化预测。
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马克·赫伯斯特,拉线杆:
通过最小$p$-半范数插值预测图的标号。
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玛丽亚·福丽娜·巴尔坎,马克·布拉弗曼:
查找低错误聚类。
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沙伊·沙列夫·施瓦茨,奥哈德·沙米尔,内森·斯雷布罗,卡西克·斯里德哈兰:
随机凸优化。

维度与优化

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Samory Kpotufe公司:
使用基于树的回归函数摆脱维度的诅咒。
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哈里哈兰·纳拉亚南,帕塔·尼约吉:
关于学习流形上光滑割的样本复杂性。
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汉斯·乌里希·西蒙,尼古拉斯名单:
SVM-优化和Steepest-Destic Line搜索。

强盗

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Jean-Yves奥迪伯特,塞巴斯蒂安·布贝克:
敌方和随机匪徒的最低限度政策。
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H.Brendan McMahan先生,马修·斯特里特:
专家建议，为多武器匪徒设定更严格的界限。
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尼科尔·塞萨·比安奇,加博尔·卢戈西:
组合匪徒。
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雅各布·D·阿伯内西,亚历山大·拉赫林:
以高概率击败适应性土匪。
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雅各布·D·阿伯内西,阿列克·阿加瓦尔,彼得·L·巴特利特,亚历山大·拉赫林:
通过极小极大对偶性的最优后悔的随机观点。

复杂性I

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杰弗里·杰克逊,卡尔·威默:
随机行走学习的新结果。
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  - 电子版@mcgill.ca（开放存取）
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维塔利·费尔德曼:
进化的稳健性。
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小林先生,小原阿由美:
通过有限数量的例子进行教学的复杂性。
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路易斯·拉德马赫,纳文·戈亚尔:
学习凸体很难。

噪声

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  - conf/colt/KalaiKM09
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  - https://dblp.org/rec/conf/colt/KalaiKM09
亚当·托曼·卡莱,瓦伦·卡纳德,伊莎·曼苏尔:
可靠的不确定性学习。
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  - conf/colt/Ben-DavidPS09
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谢本·达维德,达维德·帕尔,沙伊·沙列夫·施瓦茨:
不可知在线学习。
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  - conf/colt/LazaricM09
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亚历山德罗·拉扎里奇,雷米·穆诺斯:
混合随机对抗在线学习。

主动学习和稳定性

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人佛里德曼:
针对平滑问题的主动学习。
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史蒂夫·汉内克:
主动学习中的自适应收敛速度。
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沙伊·沙列夫·施瓦茨,奥哈德·沙米尔,内森·斯雷布罗,卡西克·斯里德哈兰:
一般学习环境中的可学习性和稳定性。
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  - conf/colt/DekelS09
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及谈判代表迪克尔,奥哈德·沙米尔:
Vox Populi：从人群中收集高质量标签。

泛化II

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  - conf/colt/SteinwartHS09
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英戈·斯坦瓦特,Don R.Hush先生,克林特Scovel:
正则最小二乘回归的最优速率。
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洛伦佐·罗萨斯科,米哈伊尔·贝尔金,埃内斯托·德维托:
关于积分算子学习的注记。
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英一鸣,科林·坎贝尔:
学习核心问题的泛化边界。

未决问题

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雅各布·D·阿伯内西,亚历山大·拉赫林:
在线多类预测中sqrt（T）回归的有效Bandit算法？。
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  - conf/colt/Balcan09公司
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玛丽亚·福丽娜·巴尔坎:
稀疏切割聚类的更好保证。
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雅各布·D·阿伯内西,曼弗雷德·K·沃穆特:
Minimax游戏与强盗。
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沙伊·沙列夫·施瓦茨,奥哈德·沙米尔,卡西克·斯里德哈兰:
不当学习大利润半空间的复杂性。

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