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  2. Dvurechensky, Pavel [Verfasser:in]; Kamzolov, Dmitry [Verfasser:in]; Lukashevich, Aleksandr [Verfasser:in]; Lee, Soomin [Verfasser:in]; Ordentlich, Erik [Verfasser:in]; Uribe, César A. [Verfasser:in]; Gasnikov, Alexander [Verfasser:in]

    Hyperfast second-order local solvers for efficient statistically preconditioned distributed optimization - [published Version]

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    Amsterdam : Elsevier, 2022

  3. Brownlees, Christian T. [Verfasser:in]; Gudmundsson, Gudmundur [Verfasser:in]

    Performance of Empirical Risk Minimization for Linear Regression with Dependent Data

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    [S.l.]: SSRN, [2021]

  4. Olivares-Nadal, Alba V. [Verfasser:in]

    Constructing decision rules for multiproduct newsvendors : an integrated estimation-and-optimization framework

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    2024

    Erschienen in: European journal of operational research ; 315(2024), 3 vom: 16. Juni, Seite 1021-1037

  5. Besbes, Omar [Verfasser:in]; Ma, Will [Verfasser:in]; Mouchtaki, Omar [Verfasser:in]

    Quality vs. Quantity of Data in Contextual Decision-Making : Exact Analysis under Newsvendor Loss

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    [S.l.]: SSRN, 2023

  6. Brownlees, Christian T. [Verfasser:in]; Llorens-Terrazas, Jordi [Verfasser:in]

    Empirical Risk Minimization for Time Series : Nonparametric Performance Bounds for Prediction

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    [S.l.]: SSRN, [2021]

  7. Koltchinskii, Vladimir [Verfasser:in]; Lounici, K. [Verfasser:in]; Cybakov, Aleksandr B. [Verfasser:in]

    Estimation of low-rank covariance function

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    [Palaiseau]: Centre de recherche en economie et statistique, [2016]

    Erschienen in: Centre de recherche en économie et statistique: Série des documents de travail ; 2016,08

  9. Achab, Mastane [Verfasser:in] ; Institut polytechnique de Paris [Mitwirkende:r]; Clémençon, Stephan [Mitwirkende:r]; Garivier, Aurélien [Mitwirkende:r]

    Ranking and risk-aware reinforcement learning ; Contribution à des problèmes statistiques d'ordonnancement et d'apprentissage par renforcement avec aversion au risque

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    theses.fr, 2020-07-10

  10. Gonon, Lukas [Verfasser:in]; Grigoryeva, Lyudmila [Verfasser:in]; Ortega, Juan-Pablo [Verfasser:in]

    Risk Bounds for Reservoir Computing

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    KOPS - The Institutional Repository of the University of Konstanz, 2020

    Erschienen in: Journal of Machine Learning Research (JMLR). Microtome Publishing. 2020, 21, 240. ISSN 1532-4435. eISSN 1533-7928

  11. Gazagnadou, Nidham [Verfasser:in] ; Institut polytechnique de Paris [Mitwirkende:r]; Salmon, Joseph [Mitwirkende:r]

    Expected smoothness for stochastic variance-reduced methods and sketch-and-project methods for structured linear systems ; Régularité moyenne pour les méthodes stochastiques à variance réduite et méthodes sketch-and-project pour systèmes linéaires structurés

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    theses.fr, 2021-12-06

  12. Ella Mintsa, Eddy [Verfasser:in] ; Université Gustave Eiffel [Mitwirkende:r]; Tran, Viet Chí [Mitwirkende:r]; Denis, Christophe [Mitwirkende:r]

    Classification supervisée et estimation non-paramétrique pour les EDS ; Supervised classification and nonparametric estimation for S.D.E

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    theses.fr, 2023-12-12

  13. Neirac, Lucie [Verfasser:in] ; Institut polytechnique de Paris [Mitwirkende:r]; Lecué, Guillaume [Mitwirkende:r]; Lerasle, Matthieu [Mitwirkende:r]

    Learning with a linear loss function : excess risk and estimation bounds for ERM and minimax MOM estimators, with applications. ; Apprentissage avec une fonction de perte linéaire : bornes générales pour les estimateurs ERM et minimax MOM, avec applications

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    theses.fr, 2023-12-11