在线学习和在线凸优化（online learning and online convex optimization）—在线凸优化框架3
为： 备注： 在线凸优化问题中，学习机的预测应该来自集合S，而我们分析关于集合U的Regret。当我 ...
原文：在线学习和在线凸优化（online learning and online convex optimization）—在线分类问题2
紧接上文，我们讲述在线分类问题 令，为 损失，我们做出如下的简化假设： 学习者的目标是相对于hypotheses set: H具有low regret，其中H中的每个函数是从到 , 的映射，并且regret被定义为: 我们首先证明这是一个不可能完成的任务 如果，没有算法可以获得次线性regret bound。考虑，是一个总是返 的函数，是一个总是返 的函数。通过简单地等待学习者的预测然后提供相反的 ...
2018-08-31 15:05 0 1148 推荐指数：
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