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  1. TOOL · CL_187317 ·

    新的最优无差别PAC算法匹配理论学习界限

    研究人员开发了一种最优无差别PAC算法,该算法能够从独立同分布样本中学习,并达到统计最优风险界限。该新算法匹配了现有的无差别PAC学习的下界,将样本复杂度问题确定到通用常数。这项工作建立在模式识别的基础理论之上,并得到了各种学术和代码共享平台的支持。