在线核选择旨在给岀在线核学习毎回合的最优核,是在线核学习的基础性和关键性问题。在线核选择问题可归约为专家建议框架问题,其中专家集对应候选核集;毎回合,根据专家的权重及专家的建议給岀预测结果,并更新专家的权重。基于这一归约,在改进已有后悔界的同时,提出期望在线核选择的概念,并应用专家建议框架与度量任务系统的统一框架,给岀期望在线核选择问题的后悔界和竞争比,并证明该竞争比在损失拓展情况下是稳定的。最后,给岀结合在线核学习方法的竞争比。该项工作全面推广了在线核选择的概念,在统一框架下,不仅可以得到亚线性后悔界,同时也能得到较强的竞争比,为在线核选择硏究开辟了新的途径。
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