Online algorithm for aggregating experts' predictions with unbounded quadratic loss

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

About the authors

Alexander Andreevich Korotin

Skolkovo Institute of Science and Technology

Email: a.korotin@skoltech.ru

Vladimir Vyacheslavovich V'yugin

Skolkovo Institute of Science and Technology

Email: vyugin@iitp.ru
Doctor of physico-mathematical sciences, Professor

Evgenii Vladimirovich Burnaev

Skolkovo Institute of Science and Technology

Email: drazil@list.ru
Candidate of physico-mathematical sciences, no status

References

  1. N. Cesa-Bianchi, G. Lugosi, Prediction, learning, and games, Cambridge Univ. Press, Cambridge, 2006, xii+394 pp.
  2. S. De Rooij, T. van Erven, P. D. Grünwald, W. M. Koolen, J. Mach. Learn. Res., 15 (2014), 1281–1316
  3. E. Hazan, Found. Trends Optim., 2:3-4 (2016), 157–325
  4. A. Korotin, V. V'yugin, E. Burnaev, Integral mixability: a tool for efficient online aggregation of functional and probabilistic forecasts, 2020 (v1 – 2019), 22 pp.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2020 Korotin A.A., V'yugin V.V., Burnaev E.V.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).