Gains and Losses are Fundamentally Different in Regret Minimization: The Sparse Case

Vianney Perchet 1, 2, 3 Joon Kwon 4
1 SIERRA - Statistical Machine Learning and Parsimony
DI-ENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure, ENS Paris - École normale supérieure - Paris, Inria Paris-Rocquencourt, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8548
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2015
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01265075
Contributeur : Vianney Perchet <>
Soumis le : samedi 30 janvier 2016 - 18:47:24
Dernière modification le : lundi 29 mai 2017 - 14:22:51

Identifiants

  • HAL Id : hal-01265075, version 1
  • ARXIV : 1511.08405

Collections

UPMC | IMJ | INRIA | PSL | USPC | PMA

Citation

Vianney Perchet, Joon Kwon. Gains and Losses are Fundamentally Different in Regret Minimization: The Sparse Case . 2015. <hal-01265075>

Partager

Métriques

Consultations de la notice

86