本文研究了代理损失估计误差及其保证方法，提出了针对零一损失和对抗性损失的具体保证。通过理论分析和实验验证，探讨了回归和分类中的H一致性界限，并提出了新的代理损失函数和算法，强调了选择合适代理损失的重要性。

本文研究了代理损失估计误差及其保证方法，提出了适用于回归和分类的 H 一致性界限，分析了多标签逻辑损失函数和 top-k 分类的代理损失，并展示了新算法的有效性和实验结果。

本文研究了代理损失估计误差及其保证方法，提供了零一损失和对抗性损失的具体保证，并通过模拟实验验证了其有效性。针对H-smooth损失函数，建立了过量风险界限，探讨了回归的H一致性界限及其新定理，提出了新的对抗性回归算法，并研究了凸代理损失函数与分类误差率的关系。

本文研究了利用多个专家进行学习推迟的代理损失和算法，提出了一种新的学习框架，显著提高了分类器的准确性和公平性。通过理论分析和实验验证，表明在不同数据集上，使用人类专家预测能有效提升决策系统的性能，尤其在成本敏感场景下表现优异。

本文研究了代理损失估计误差及其保证方法，探讨了零一损失和对抗性损失的具体保证，提出了Huber损失估计器及其一致性，分析了高维线性回归的稳健性，并提供了多项式时间算法以解决非凸优化问题。