错误指定回归中的符号博弈：方差自适应性与最优近似

研究人员分析了针对错误指定有界回归的符号博弈（sign-betting）极小极大估计器，并在 L1 度量下证明了高概率预言机不等式。该方法在可实现情形下可自适应平均条件方差，并在适当学习中实现了系数为 3 的最优通用近似比，同时证明无适当学习器能取得严格低于 3 的系数。相关上界分析已拓展至无限函数类，并在合成与真实模型选择任务中完成实验验证。