面向弱结构信息的机器学习与鲁棒统计决策论证基础的贡献
机器学习
2025-01-20 v1 机器学习
摘要
本灵修论文是累积性的，因此收集并连接了我（与多个合作者）过去几年所开展的研究。因此，工作的绝对核心由页5处所列的十篇论文构成。这些文章的完整版本参考文献也列于该列表中，使希望深入了解不同研究项目的读者能够轻松获取。本论文之后的章节（即A部分到C部分以及结论）用于将这些文章置于更大的科学语境中，用较不正式的层面简要解释它们各自的内容，并突出其各自语境中一些有趣的未来研究视角。自然地，下面的呈现既没有详细程度，也没有可以（希望）在论文中找到的正式严谨性。下文的目的是为读者提供对整个有趣且重要的研究领域的易访问概览，从而向更广泛的受众宣传其价值。
引用
@article{arxiv.2501.10195,
title = {Contributions to the Decision Theoretic Foundations of Machine Learning and Robust Statistics under Weakly Structured Information},
author = {Christoph Jansen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.10195},
year = {2025}
}
备注
Habilitation Thesis