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Journal of Machine Learning Research
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新理论解释了数据增强在半监督学习中的效率
一篇新发表在arXiv上的论文引入了一个理论框架，用于理解半监督学习的效率。研究提出，数据增强在无标签数据上创建了一个相似性图，从而实现了图拉普拉斯正则化学习。该方法在理论上证明了与传统监督方法相比，使用更少标签可以实现更快的学习速率，并且数据增强的质量直接影响所需标签的数量。
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新界限改进离散概率分布估计
研究人员发布了使用 $\ell_\infty$ 范数估计离散概率分布的新界限。该工作提供了期望的 minimax 界限和高概率尾部界限。这项研究解决了 Kontorovich 和 Painsky (JMLR, 2025) 中悬而未决的问题，包括他们最紧风险界限的经验版本以及最坏情况极端分布的识别。