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Mikael Møller Høgsgaard
Mikael Møller Høgsgaard
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新研究探讨回归中的插值与聚合
这篇研究论文深入探讨了回归模型中插值和聚合的理论方面。作者引入了 $\gamma$-图维度作为理解各种聚合技术可学性的关键因素。他们证明，三个插值假设的简单基于中位数的聚合可以达到最优性能，超越了传统的适当学习方法。该论文还指出，某些假设类别只能通过无限聚合或非插值规则来学习，这表明了有限插值聚合的局限性。
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新算法实现了线性合约的最优样本复杂度
一篇新发表在arXiv上的论文详细介绍了一种从数据中学习最优线性合约的算法。经验效用最大化（EUM）算法能够以高概率实现最佳线性合约的\(\\varepsilon\)-近似，其样本复杂度为\(O(\ln(1/\delta) / \varepsilon^2)\)。该样本复杂度已被证明是最优的，匹配了现有的下界，并建立了统一收敛保证。