24.COLT 2011：匈牙利布达佩斯
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 沙姆·M·卡卡德 , 乌尔里克·冯·卢克斯堡 :
前言。 COLT公司 2011 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 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 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 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 卡里姆·阿明 , 迈克尔·卡恩斯 , 奥马尔·赛义德 :
强盗、查询学习和草垛维度。 87-106 Jean-Yves奥迪伯特 , 塞巴斯蒂安·布贝克 , 加博尔·卢戈西 :
组合预测博弈的极小极大策略。 107-132 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 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 拉提亚·康明斯 , 阿纳克·S·达拉扬 :
高维非参数回归中一致变量选择的严格条件。 187-206 阿米特·丹尼尔 , 西万·萨巴托 , 谢本·达维德 , Shai Shalev Shwartz女士 :
多类可学习性和ERM原则。 207-232 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 维塔利·费尔德曼 :
线性阈值函数的分布无关进化性。 253-272 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 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 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 魏高 , 周志华 :
论多标签学习的一致性。 341-358 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 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 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 埃拉·哈赞 , Satyen羽衣甘蓝 :
超越后悔最小化障碍：随机强凸优化的最优算法。 421-436 迈克尔·卡尔维特 , 汉斯·乌里希·西蒙 :
密切关注利润复杂性和相关参数。 437-456 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 彼得·格伦瓦尔德 :
在线密度估计中的最大似然与序贯归一化最大似然。 457-476 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 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 希·曼诺 , 维亚尼·珀切特 , 吉尔斯·斯托尔茨 :
部分监控博弈中的鲁棒可接近性和遗憾最小化。 515-536 因德拉内尔·穆克吉（Indraneel Mukherjee） , 辛西娅·鲁丁 , 罗伯特·夏皮雷 :
Adaboost的收敛速度。 537-558 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 菲利普·里戈莱特 , 新通 :
严格约束下的内曼-皮尔逊分类。 595-614 辛西娅·鲁丁 , 本杰明·莱瑟姆 , Ansaf Salleb Aouisi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 约瑟夫·萨尔蒙 , 阿纳克·S·达拉扬 :
仿射估计的最优聚集。 635-660 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 Aleksandrs Slivkins公司 :
具有相似信息的上下文盗贼。 679-702 因戈·斯坦瓦特 :
自适应密度水平集聚类。 703-738 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 丹尼尔·文森彻 , 希·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 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
未决问题
雅各布·D·阿伯内西 , 希·曼诺 :
是否存在有效的校准预测策略？ 809-812 彼得·格伦沃尔德 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 :
对数丢失预测值的个人风险边界。 813-816 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 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 曼弗雷德·K·沃穆特 :
用于学习旋转的Minimax算法。 821-824 路易斯·迈克尔 :
缺失信息阻碍学习。 825-828 Aleksandrs Slivkins公司 :
单调的多武器盗贼分配。 829-834
