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High-dimensional Experimental Design and Kernel Bandits., , und . ICML, Volume 139 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1227-1237. PMLR, (2021)Practical, Provably-Correct Interactive Learning in the Realizable Setting: The Power of True Believers., , , und . NeurIPS, Seite 17801-17812. (2021)HYPO: Hyperspherical Out-Of-Distribution Generalization., , , und . ICLR, OpenReview.net, (2024)An Empirical Process Approach to the Union Bound: Practical Algorithms for Combinatorial and Linear Bandits., , , und . NeurIPS, (2020)Near Instance Optimal Model Selection for Pure Exploration Linear Bandits., , und . AISTATS, Volume 151 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 6735-6769. PMLR, (2022)Improved Algorithms for Agnostic Pool-based Active Classification., , , und . ICML, Volume 139 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 5334-5344. PMLR, (2021)Training OOD Detectors in their Natural Habitats., , , und . ICML, Volume 162 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 10848-10865. PMLR, (2022)Decontamination of Mutual Contamination Models., , und . J. Mach. Learn. Res., (2019)The Legislative Influence Detector: Finding Text Reuse in State Legislation., , , , , , und . KDD, Seite 57-66. ACM, (2016)Experimental Design for Regret Minimization in Linear Bandits., , und . CoRR, (2020)