本文提出了一种新颖的近似传递消息(AMP)算法，用于基于旋转不变设计矩阵的广义线性模型中的信号估计。通过状态演化递归，严格分析了算法性能。该算法的复杂度低于现有方法，并在某些情况下接近贝叶斯最优性能。

本研究提出了一种新算法“物流跟踪与停止”（Log-TS），有效解决了广义线性模型老虎机中的纯探索问题，并能接近样本复杂度下界，展示了其潜在影响。

本文介绍了Bayesian ranking bandit算法在在线学习排序中的应用，通过利用先前的知识提高效能。作者提出了自适应算法，解决了现有工作需要匹配真实先验的局限性，并将结果扩展到线性和广义线性模型。作者还考虑了点击反馈措施，并通过实验证明了算法的有效性。

该论文提出了SVAM框架，用于在训练数据中对手标签污染的情况下学习广义线性模型。SVAM扩展到多个任务，并具有新颖的方差缩减技术。SVAM在鲁棒回归和分类问题上表现出优异性能。

本研究介绍了一种名为KATE的新型优化算法，它是AdaGrad算法的一个尺度不变适应版本。通过证明其在广义线性模型中具有尺度不变性，并利用数值实验比较KATE与Adam和AdaGrad算法在不同问题上的性能，结果表明KATE在各种情境中始终优于AdaGrad并与Adam的性能相当甚至超越。