W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Scale-invariant unconstrained online learning

Autorzy

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2017

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • online learning
  • online convex optimization
  • scale invariance
  • unconstrained online learning
  • linear classification
  • regret bound
Strony (od-do)

412 - 433

URL

http://proceedings.mlr.press/v76/kot%C5%82owski17a/kot%C5%82owski17a.pdf

Książka

Proceedings of the 28th International Conference on Algorithmic Learning Theory

Zaprezentowany na

28th International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2017, 15-17.10.2017, Kyoto, Japan

Punktacja Ministerstwa / rozdział

5

Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)

70

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.