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Active Regression by Stratification
Active Regression by Stratification
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新的激活回归算法推动单指标模型研究
研究人员为具有未知链接函数的单指标模型开发了一种新的激活回归算法。该算法使用特定数量的查询实现了 $(1+\epsilon)$ 近似，解决了比以往研究更具挑战性的问题。该工作还为某些情况建立了近乎紧密的下界，显著缩小了这些模型中激活 $\ell_p$-回归的差距。
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新算法推进单指数模型的活跃回归
本文介绍了一种用于具有未知链接函数和一般$\ell_p$-损失的单指数模型的新型活跃回归算法。所提出的非自适应采样算法在特定的查询复杂度下实现了 $(1+ε)$-近似，解决了比先前工作更具挑战性的场景。该研究还为 $p>2$ 建立了近乎紧密的下界，显著缩小了这些模型中活跃 $\ell_p$-回归的差距。