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Constrained Problems in Multi-Class List Classification
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究解决了多类列表分类中的带约束反馈问题，提出了一种高概率返回$ ext{ε}$-最优假设的算法，并改进了样本复杂度界限，表明在$s=O(1)$的情况下，带约束反馈几乎没有额外成本。
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关键要点
- 本研究解决了多类列表分类中的带约束反馈问题。
- 提出了一种高概率返回ε-最优假设的算法。
- 改进了样本复杂度的界限。
- 在s=O(1)的情况下，带约束反馈几乎没有额外成本。
- 显著提升了对组合半带约束问题已知界限的理解与应用。
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