基于局部后悔的在线核选择

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在线核选择是在线核学习的关键问题.不同于离线核选择,在线核选择需要在保证亚线性收敛率的同时单趟(one-pass)地进行核选择和假设更新,并且现有在线核选择方法的时间复杂度至少是关于回合数平方的,计算效率较低.针对这些问题,该文提出了一种新的基于局部后悔的在线核选择方法.该方法具有亚线性的后悔界和关于回合数对数的时间复杂度.首先,定义了基于局部后悔的核选择准则(LRC),证明该准则是假设序列期望风险的上界.然后,应用相干性来度量新实例与缓冲区中实例的相关性,并结合蓄水池采样来设计缓冲区实例的添加和删除策略
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