| Wednesday, September 9 15:30 - 16:30 Flagman 3 | Session: Statistical LearningData Science |
| Chair: Ph.D. Vladimir Spokoiny |
Vladimir V'yugin, Ivan Stelmakh
Generalization of some machine learning algorithms in case of unlimited one-step losses
Abstract: Рассматриваются модификации алгоритма экспоненциального взвешивания экспертных стратегий и алгоритма Hedge оптимального распределения потерь в режиме онлайн для случая неограниченных одношаговых потерь. Получены оценки ошибки обучения (регрета) этих алгоритмов в случае неограниченных потерь.
Nikita Zhivotovskiy
On the connection of transductive and partial learning
Abstract: В работе по аналогии с индуктивным обучением вводятся минимаксные значения для трансдуктивного и частичного обучения. Затем для задачи классификации для случая классов с конечной размерностью Вапника--Червоненкиса строятся соотношения между нижними минимаксными границами для трансдуктивного и частичного обучения.В завершении доказываются нижние минимаксные оценки для частичного обучения.
Daria Reshetova, Yury Maximov
Generalization bound for multiclass classifiers
Abstract: Рассматривается задача многоклассовой классификации. Для нее приводится верхняя оценка радемахеровской сложности множества многоклассовых классификаторов, основанных на минимизации суммарного отступа объектов, и оценки их обобщающей ошибки. Существенно то, что данные оценки приводятся без дополнительных предположений на распределение данных и множество классификаторов.