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我们考虑了二值分类中的边缘自适应问题。我们建议使用一个惩罚的经验风险最小化分类器，该分类器能够自适应地获得高达对数因子的超额风险的快速最优收敛速度，也就是说，收敛速度可以快于n个−1/2，其中n个是样本大小。我们表明，我们的方法还为边缘估计问题提供了自适应估计。
A.B.茨巴科夫。 S.A.van de Geer公司。 “平方根惩罚：适应分类和边缘估计中的边距。” 安。统计师。 33 (3) 1203 - 1224, 2005年6月。 https://doi.org/10.1214/009053604000001066
