#统计学习理论

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Bernstein不等式 1 conformal-prediction 1 minimax 1 STE 1 保序回归 1 信用评分 1 再校准 1 分布偏移 1

信息流里打上「统计学习理论」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。

11月4日

论文 Agent 与开发者13:10

当部署影响数据分布：Conformal Prediction 在执行均衡下的覆盖保证研究

预测模型一上线就改变用户行为，置信区间还算数吗？这篇论文给出了明确答案和算法，做风险敏感应用的人可以看看。

#conformal-prediction #分布偏移 #统计学习理论 #信用评分

arXiv cs.LG@Ahmed Mahrous, Roberto Di Pietro原文

10月22日

论文10:48

自归一化Bernstein不等式扩展到再生过程，适用于非独立同分布数据学习

一篇纯理论论文，把Bernstein不等式推广到再生过程，让泛化误差界不再依赖独立同分布假设，还给出了极小化最优性证明。

#Bernstein不等式 #泛化误差 #非独立同分布 #统计学习理论

arXiv cs.LG@Imon Banerjee, Pierre Alquier原文

10月14日

论文12:46

每题只有几条标注的再校准：极小化极大速率与可识别极限

题目多但每题标注少怎么校准概率？这篇给出最优合并保序回归做法，还把跨题信息能学到什么极限算清了。

#再校准 #保序回归 #minimax #统计学习理论

arXiv cs.LG@Xiaoyu Li, Chiwun Yang原文

9月9日

论文 Agent 与开发者精选09:45

两层量化神经网络STE训练稳定性研究

这篇论文从统计学习理论角度解释了STE训练的稳定性与泛化能力，给出了明确的误差边界和收敛速率。

#STE #量化神经网络 #统计学习理论 #泛化边界

arXiv cs.LG@Yiming Ying原文

7月27日

论文10:59

从有限轨迹学习遍历动力系统：高概率保证与Koopman算子

这篇论文教你如何用一条轨迹学透一个动力系统，从预测函数到Koopman算子都有数学保证，适合想做理论深度的人。

#Trajectory Learning #Ergodic Systems #Koopman算子 #马尔可夫链

arXiv cs.LG@Oleksii Kachaiev 等 3 人原文

7月22日

论文12:22

从简单二元决策构建分布式多类分类的基本极限

这篇论文告诉你用少数几个二分类器拼多分类器到底能做到多好，有理论保证，做分布式分类的值得看看。

#多类分类 #二元分类器 #超平面 #分布式分类

arXiv cs.LG@Ioannis Papageorgiou 等 5 人原文

6月17日

论文精选10:16

No-Free-Fairness：学习系统中的基本极限与权衡

这篇论文用数学证明了公平和准确不可兼得，小样本会让偏见更严重，模型表达能力不够也不行。做AI公平的人都会引用它。

#AI公平性 #公平-准确性权衡 #统计学习理论 #子组差异

arXiv cs.LG@Khoat Than原文

6月15日

论文11:11

多组均值估计主动学习的复杂度度量：方差局部曲率

新复杂度指标VLC揭示主动学习难度来源

#active learning #multi-group mean estimation #VLC #复杂度度量

arXiv cs.LG@Abdellah Aznag 等 3 人原文

5月26日

论文精选11:47

条件KRR：向核方法注入无惩罚特征，核阈值应用

这篇论文为核方法注入可解释的线性特征提供了理论保障，做高维数据建模或核方法研究的团队值得关注，尤其适合处理特征显著但残差噪声小的场景。

#核方法 #条件KRR #核岭回归 #特征选择

arXiv cs.AI@Rustem Takhanov, Zhenisbek Assylbekov原文