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新的MLSA方法改进了转导学习的预测
研究人员开发了一种新的名为中位数水平集聚合（MLSA）的聚合程序，用于转导学习。该方法旨在提高在所有协变量都预先已知的情况下，特别是在留一法设置中的预测能力。MLSA基于近经验风险最小化水平集，并已证明在包括分类和回归在内的各种任务中具有乘法预言机不等式。
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新理论界定常微分方程从解数据中识别的界限
研究人员开发了一个新的理论框架，用于从解数据中识别控制方程，解决了科学机器学习中的一个基本挑战。该方法引入了Hausdorff距离作为比较微分方程的度量，能够表征方程可以唯一且稳定地识别的条件。这项工作提供了可识别性界限并分析了样本复杂度，量化了可靠恢复各种常微分方程类别下底层方程所需的观测数量。