本文介绍了一种基于学习预测器的在线算法设计，结合机器学习技术优化调度和缓存等实际问题。研究提出了灵活的算法框架，能够在不同预测器间切换，并提供性能保证。改进后的算法显著提高了求解效率，适用于多个领域的应用。

本文介绍了一种基于学习预测器的在线算法设计，结合机器学习技术优化调度和缓存置换等实际问题。研究提出了通用框架，通过不确定性量化和回归技术提高决策准确性，并展示了算法在多重预测中的应用及其性能保证。