Wouter M. Koolen

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Coautores

Tim van ErvenAssociate professor at the University of Amsterdam, the NetherlandsDirección de correo verificada de uva.nl
Peter GrünwaldGroup Leader Machine Learning, CWI; Professor of Statistics, Leiden UniversityDirección de correo verificada de cwi.nl
Manfred K. Warmuthvisiting Google BrainDirección de correo verificada de google.com
Johannes RufLondon School of EconomicsDirección de correo verificada de lse.ac.uk
Aaditya RamdasAssociate Professor, Statistics and Machine Learning, Carnegie Mellon UniversityDirección de correo verificada de stat.cmu.edu
Emilie KaufmannCNRS & Univ. Lille (CRIStAL)Dirección de correo verificada de inria.fr
Alan MalekMITDirección de correo verificada de mit.edu
Rémy DegenneInria LilleDirección de correo verificada de inria.fr
Vladimir VovkDepartment of Computer Science, Royal Holloway, University of LondonDirección de correo verificada de rhul.ac.uk
Aurélien GarivierEcole Normale Supérieure de LyonDirección de correo verificada de ens-lyon.fr
Wojciech KotłowskiPoznan University of TechnologyDirección de correo verificada de cs.put.poznan.pl
Rianne de HeideAssistant professor, Department of Applied Mathematics, University of TwenteDirección de correo verificada de utwente.nl
Sandeep JunejaTata Institute of Fundamental ResearchDirección de correo verificada de tifr.res.in
Shubhada AgrawalCarnegie Mellon UniversityDirección de correo verificada de andrew.cmu.edu
Peter BartlettProfessor, EECS and Statistics, UC BerkeleyDirección de correo verificada de cs.berkeley.edu
Alexey ChernovLecturer in Statistics, University of BrightonDirección de correo verificada de rhul.ac.uk
Zakaria MhammediGoogle ResearchDirección de correo verificada de mit.edu
Jyrki KivinenProfessor of Computer Science, University of HelsinkiDirección de correo verificada de cs.helsinki.fi
Dirk van der HoevenLeiden UniversityDirección de correo verificada de dirkvanderhoeven.com
Pierre MénardOvGU MagdeburgDirección de correo verificada de inria.fr

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Wouter M. Koolen

Centrum Wiskunde & Informatica; University of Twente

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Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Follow the leader if you can, hedge if you must S De Rooij, T Van Erven, PD Grünwald, WM Koolen The Journal of Machine Learning Research 15 (1), 1281-1316, 2014	224	2014
Safe testing P Grünwald, R de Heide, WM Koolen 2020 Information Theory and Applications Workshop (ITA), 1-54, 2020	211	2020
Hedging Structured Concepts. WM Koolen, MK Warmuth, J Kivinen COLT, 93-105, 2010	133	2010
Mixture martingales revisited with applications to sequential tests and confidence intervals E Kaufmann, WM Koolen Journal of Machine Learning Research 22 (246), 1-44, 2021	131	2021
Second-order quantile methods for experts and combinatorial games WM Koolen, T Van Erven Conference on Learning Theory, 1155-1175, 2015	116	2015
Admissible anytime-valid sequential inference must rely on nonnegative martingales A Ramdas, J Ruf, M Larsson, W Koolen arXiv preprint arXiv:2009.03167, 2020	109	2020
Non-asymptotic pure exploration by solving games R Degenne, WM Koolen, P Ménard Advances in Neural Information Processing Systems 32, 2019	106	2019
Metagrad: Multiple learning rates in online learning T Van Erven, WM Koolen Advances in Neural Information Processing Systems 29, 2016	106	2016
Testing exchangeability: Fork-convexity, supermartingales and e-processes A Ramdas, J Ruf, M Larsson, WM Koolen International Journal of Approximate Reasoning 141, 83-109, 2022	88	2022
Pure exploration with multiple correct answers R Degenne, WM Koolen Advances in Neural Information Processing Systems 32, 2019	87	2019
A closer look at adaptive regret D Adamskiy, WM Koolen, A Chernov, V Vovk Algorithmic Learning Theory: 23rd International Conference, ALT 2012, Lyon …, 2012	70	2012
Universal codes from switching strategies WM Koolen, S de Rooij IEEE Transactions on Information Theory 59 (11), 7168-7185, 2013	67*	2013
Adaptive hedge T Erven, WM Koolen, S Rooij, P Grünwald Advances in Neural Information Processing Systems 24, 2011	63	2011
Lipschitz and comparator-norm adaptivity in online learning Z Mhammedi, WM Koolen Conference on Learning Theory, 2858-2887, 2020	56	2020
Monte-Carlo tree search by best arm identification E Kaufmann, WM Koolen Advances in Neural Information Processing Systems 30, 2017	55	2017
A closer look at adaptive regret D Adamskiy, WM Koolen, A Chernov, V Vovk Journal of Machine Learning Research 17 (23), 1-21, 2016	49	2016
Optimal best-arm identification methods for tail-risk measures S Agrawal, WM Koolen, S Juneja Advances in Neural Information Processing Systems 34, 25578-25590, 2021	46	2021
Combining adversarial guarantees and stochastic fast rates in online learning WM Koolen, P Grünwald, T Van Erven Advances in Neural Information Processing Systems 29, 2016	46	2016
Structure adaptive algorithms for stochastic bandits R Degenne, H Shao, W Koolen International Conference on Machine Learning, 2443-2452, 2020	43	2020
Sequential test for the lowest mean: From Thompson to Murphy sampling E Kaufmann, WM Koolen, A Garivier Advances in Neural Information Processing Systems 31, 2018	37	2018

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