10:15
arXiv cs.LG@Shai Ben-David, Farnam Mansouri, Anay Mehrotra, Manolis Zampetakis
精选
推荐理由：这篇论文搞清楚了只给正样本时proper学习到底能学啥，发现了VC维不够用，还新造了个叫“均匀外部可分离性”的条件，搞理论的人值得看。
精选
过去 24 小时，从 663 条中筛出 45 条
6月29日
10:15
揭示了仅从正样本进行二分类的proper可学习性的完整刻画：一个概念类可proper学习当且仅当其VC维有限且满足新引入的组合条件“均匀外部可分离性”。该研究证明proper与improper学习在此设定下可分离，随机与确定性proper学习间也存在分离。存在概念类无ERM可作为学习器，且有限VC维对非一致学习不足。这些结果通过新组合维度得到，丰富了学习理论。
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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6月1日
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AITOP6月1日 00:09
5月14日
13:26
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arXiv cs.LG@Steve Hanneke, Anay Mehrotra, Grigoris Velegkas, Manolis Zampetakis
精选
推荐理由：这篇论文澄清了机器学习理论中一个长期被误解的基础问题——Valiant 原始模型与 PAC 学习的区别，做学习理论或计算复杂度研究的学者值得一读，尤其是对成员查询能力感兴趣的人。