本文研究了在Massart噪声下的半空间学习问题，提出了一种多项式时间算法，克服了传统算法的局限性，并展示了其公平性和高效性。同时，探讨了在线学习中的上下文强盗问题及其算法改进，提升了现有算法的性能。

研究了拥有部分信息反馈的对抗在线学习问题，能够在黑盒模型下获得小损失的概率。适用于半强盗问题和上下文强盗问题，并提供之前无法获得的最优保证。