付费获取更优特征下的在线预测研究

Sanghwa Kim等作者发表论文，研究在线二分类预测中学习者付费获取更精确特征观测的问题，动机来自医疗检测等场景。作者证明协方差信息不再充分：相同协方差的两个噪声分布可导致不同的最优逻辑损失，更低方差甚至可能带来更高损失。 在付费越高观测越好的结构序下，噪声结构已知时遗憾界为 Õ(√T)，未知时为 Õ(T^{2/3})，并给出匹配下界。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。