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greedy algorithm
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线性回归近视贝叶斯主动学习的新近似比
研究人员为线性回归中的近视贝叶斯主动学习风险建立了一个新的近似比。该比率与最大初始杠杆分数（MILS）呈线性关系，为贪婪算法在此背景下的性能提供了严格的界限。该研究将MILS引入为影响贪婪算法有效性的关键量，并包含数值模拟来展示研究结果。
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新理论将次模函数保证扩展到非正值情况
研究人员开发了一个新的理论框架来理解次模函数，这在机器学习中对于模拟收益递减至关重要。这种新方法将“曲率”概念扩展到可以处理负值的函数，这是先前方法中的一个限制。所提出的带有剪枝的贪心算法为任何次模函数提供了曲率控制的乘法保证，这标志着在需要非负性或单调性的现有界限之外取得了重大进展。