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Stoltz
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新研究推进一致性预测，以改进机器学习的不确定性量化 · 跟踪4个来源
研究人员正在探索先进的一致性预测技术，以改进机器学习中的不确定性量化。一篇论文介绍了在线反馈之外的一致性预测（OCPQ），该方法可以在没有直接反馈的情况下输出预测或查询标签，并实现强大的遗憾和覆盖保证。另一项研究将“残差信息差距”形式化，以解释为什么一致性预测中的边际覆盖并不总是等同于预测质量。此外，正在开发用于局部一致性预测的新方法，为条件有效性和效率提供有限样本保证，并提出了一种称为LoBoost的特定方法，用于针对梯度提升树的快…
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新论文分析了线性回归的尺度不变遗憾界
研究人员对线性回归中自归一化鞅的尺度不变上界进行了表征，发现这类界限通常只在一维情况下可能。对于大于一维的情况，研究表明在没有额外假设的情况下，不可能存在非平凡的尺度不变界限。该研究还解决了在线性回归中关于双重均匀遗憾的一个开放性问题，提供了一个在 $d=1$ 时具有 $O(\log T)$ 遗憾的算法，并证明了其在 $d>1$ 时是不可能的。