AdaBoost is not an Optimal Weak to Strong Learner
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Høgsgaard, Mikael Møller, Larsen, Kasper Green, Ritzert, Martin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2023
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
The Many Faces of Optimal Weak-to-Strong Learning
par: Høgsgaard, Mikael Møller, et autres
Publié: (2024)
par: Høgsgaard, Mikael Møller, et autres
Publié: (2024)
Improved Margin Generalization Bounds for Voting Classifiers
par: Høgsgaard, Mikael Møller, et autres
Publié: (2025)
par: Høgsgaard, Mikael Møller, et autres
Publié: (2025)
An Exponential Separation Between Quantum and Quantum-Inspired Classical Algorithms for Linear Systems
par: Grønlund, Allan, et autres
Publié: (2024)
par: Grønlund, Allan, et autres
Publié: (2024)
The Sample Complexity of Replicable Realizable PAC Learning
par: Larsen, Kasper Green, et autres
Publié: (2026)
par: Larsen, Kasper Green, et autres
Publié: (2026)
Derandomizing Multi-Distribution Learning
par: Larsen, Kasper Green, et autres
Publié: (2024)
par: Larsen, Kasper Green, et autres
Publié: (2024)
Rate-optimal community detection near the KS threshold via node-robust algorithms
par: Ding, Jingqiu, et autres
Publié: (2025)
par: Ding, Jingqiu, et autres
Publié: (2025)
The Sample Complexity of Smooth Boosting and the Tightness of the Hardcore Theorem
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2024)
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2024)
Cascaded Learned Bloom Filter for Optimal Model-Filter Size Balance and Fast Rejection
par: Sato, Atsuki, et autres
Publié: (2025)
par: Sato, Atsuki, et autres
Publié: (2025)
Approximating Klee's Measure Problem and a Lower Bound for Union Volume Estimation
par: Bringmann, Karl, et autres
Publié: (2024)
par: Bringmann, Karl, et autres
Publié: (2024)
Superconstant Inapproximability of Decision Tree Learning
par: Koch, Caleb, et autres
Publié: (2024)
par: Koch, Caleb, et autres
Publié: (2024)
Exact and Approximate Algorithms for Polytree Learning
par: Harviainen, Juha, et autres
Publié: (2026)
par: Harviainen, Juha, et autres
Publié: (2026)
Differentially Private Verification of Distribution Properties
par: Du, Elbert, et autres
Publié: (2026)
par: Du, Elbert, et autres
Publié: (2026)
Efficient and Private Property Testing via Indistinguishability
par: Dwork, Cynthia, et autres
Publié: (2025)
par: Dwork, Cynthia, et autres
Publié: (2025)
Fast decision tree learning solves hard coding-theoretic problems
par: Koch, Caleb, et autres
Publié: (2024)
par: Koch, Caleb, et autres
Publié: (2024)
Adaptive and oblivious statistical adversaries are equivalent
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2024)
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2024)
A Distributional-Lifting Theorem for PAC Learning
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2025)
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2025)
Private graphon estimation via sum-of-squares
par: Chen, Hongjie, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Hongjie, et autres
Publié: (2024)
Low-Degree Method Fails to Predict Robust Subspace Recovery
par: Jia, He, et autres
Publié: (2026)
par: Jia, He, et autres
Publié: (2026)
Feature Selection and Junta Testing are Statistically Equivalent
par: Beretta, Lorenzo, et autres
Publié: (2025)
par: Beretta, Lorenzo, et autres
Publié: (2025)
Omnipredictors for Regression and the Approximate Rank of Convex Functions
par: Gopalan, Parikshit, et autres
Publié: (2024)
par: Gopalan, Parikshit, et autres
Publié: (2024)
On the Power of Interactive Proofs for Learning
par: Gur, Tom, et autres
Publié: (2024)
par: Gur, Tom, et autres
Publié: (2024)
Samplability makes learning easier
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2025)
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2025)
Efficient Turing Machine Simulation with Transformers
par: Li, Qian, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Qian, et autres
Publié: (2025)
Is nasty noise actually harder than malicious noise?
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2025)
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2025)
Active Learning for Decision Trees with Provable Guarantees
par: Moakhar, Arshia Soltani, et autres
Publié: (2026)
par: Moakhar, Arshia Soltani, et autres
Publié: (2026)
Low-degree phase transitions for detecting a planted clique in sublinear time
par: Mardia, Jay, et autres
Publié: (2024)
par: Mardia, Jay, et autres
Publié: (2024)
On the Hardness of Approximation of the Fair k-Center Problem
par: Thejaswi, Suhas
Publié: (2026)
par: Thejaswi, Suhas
Publié: (2026)
Computational-Statistical Tradeoffs from NP-hardness
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2025)
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2025)
Learning-Augmented Algorithms for Boolean Satisfiability
par: Attias, Idan, et autres
Publié: (2025)
par: Attias, Idan, et autres
Publié: (2025)
The Computational Complexity of Almost Stable Clustering with Penalties
par: Khodamoradi, Kamyar, et autres
Publié: (2025)
par: Khodamoradi, Kamyar, et autres
Publié: (2025)
Hardness of Maximum Likelihood Learning of DPPs
par: Grigorescu, Elena, et autres
Publié: (2022)
par: Grigorescu, Elena, et autres
Publié: (2022)
Hardness of Learning Boolean Functions from Label Proportions
par: Guruswami, Venkatesan, et autres
Publié: (2024)
par: Guruswami, Venkatesan, et autres
Publié: (2024)
Supersimulators
par: Dwork, Cynthia, et autres
Publié: (2025)
par: Dwork, Cynthia, et autres
Publié: (2025)
Optimal Trickle-Down Theorems for Path Complexes via C-Lorentzian Polynomials with Applications to Sampling and Log-Concave Sequences
par: Leake, Jonathan, et autres
Publié: (2025)
par: Leake, Jonathan, et autres
Publié: (2025)
The NFA Acceptance Hypothesis: Non-Combinatorial and Dynamic Lower Bounds
par: Bringmann, Karl, et autres
Publié: (2023)
par: Bringmann, Karl, et autres
Publié: (2023)
Self-referential instances of the dominating set problem are irreducible
par: Zhou, Guangyan
Publié: (2026)
par: Zhou, Guangyan
Publié: (2026)
The I/O Complexity of Attention, or How Optimal is Flash Attention?
par: Saha, Barna, et autres
Publié: (2024)
par: Saha, Barna, et autres
Publié: (2024)
Efficient and Near-Optimal Noise Generation for Streaming Differential Privacy
par: Dvijotham, Krishnamurthy, et autres
Publié: (2024)
par: Dvijotham, Krishnamurthy, et autres
Publié: (2024)
Gradient Descent is Pareto-Optimal in the Oracle Complexity and Memory Tradeoff for Feasibility Problems
par: Blanchard, Moise
Publié: (2024)
par: Blanchard, Moise
Publié: (2024)
Learning with Monotone Adversarial Corruptions
par: Larsen, Kasper Green, et autres
Publié: (2026)
par: Larsen, Kasper Green, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
The Many Faces of Optimal Weak-to-Strong Learning
par: Høgsgaard, Mikael Møller, et autres
Publié: (2024) -
Improved Margin Generalization Bounds for Voting Classifiers
par: Høgsgaard, Mikael Møller, et autres
Publié: (2025) -
An Exponential Separation Between Quantum and Quantum-Inspired Classical Algorithms for Linear Systems
par: Grønlund, Allan, et autres
Publié: (2024) -
The Sample Complexity of Replicable Realizable PAC Learning
par: Larsen, Kasper Green, et autres
Publié: (2026) -
Derandomizing Multi-Distribution Learning
par: Larsen, Kasper Green, et autres
Publié: (2024)