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在线学习的决策理论推广及其在boosting中的应用。在本文的第一部分中,我们考虑在最坏情况下的在线框架下,在一组选项之间动态分配资源的问题。我们所研究的模型可以解释为一个广泛的,抽象的扩展的在线预测模型研究一般的决策理论背景。我们证明了乘性权值更新Littlestone-Warmuth规则可以适用于该模型,在某些情况下会产生稍微较弱的界,但适用于一类相当普遍的学习问题。我们展示了所得到的学习算法是如何应用于各种问题的,包括赌博,多结果预测,重复博弈,以及在$ bfR^n$中预测点数。在论文的第二部分,我们应用乘性权值更新技术来推导一个新的boosting算法。这种boosting算法不需要任何关于弱学习算法性能的先验知识。我们还研究了新boosting算法在学习函数问题上的推广,其范围不是二进制的,而是任意有限集或实线的有界线段。


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