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高维在线校准的调和权重算法
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报道摘要
研究给出针对任意凸集与误差范数的高维预测在线校准算法。对 d 个二元结果同时预测，该算法在固定精度下以 d^{O(1/ε)} 轮达到 ε-校准，指数级改进此前界；对多类预测同样达到 d^{O(1/ε)}，优于 Peng 与 Fishelson 等人的 d^{\widetilde{O}(1/ε^2)}。
摘自 arXiv · Statistics Machine Learning
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · Statistics Machine Learning基于调和权重的高维在线校准
研究给出针对任意凸集与误差范数的高维预测在线校准算法。对 d 个二元结果同时预测，该算法在固定精度下以 d^{O(1/ε)} 轮达到 ε-校准，指数级改进此前界；对多类预测同样达到 d^{O(1/ε)}，优于 Peng 与 Fishelson 等人的 d^{\widetilde{O}(1/ε^2)}。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 10（10月7日 12:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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