Denna uppsats utvecklar en allmän strategi, som bygger på statistisk inlärningsteori, för att lära sig en cirka intäktsmaximering auktion från data. Vi inför t-nivåauktioner för att interpolera mellan enkla auktioner, såsom välfärdsmaximering med reservpriser, och optimala auktioner, vilket balanserar de konkurrerande kraven på expressivitet och enkelhet. Vi bevisar att sådana auktioner har små representationsfel, i den meningen att det för varje produktdistribution F över anbudsgivarnas värderingar finns en auktion på t-nivå med små ton och förväntade intäkter nära optimala. Vi visar att uppsättningen av t-nivå auktioner har blygsam pseudo-dimension (för polynom t) och därför leder till små inlärningsfel. En konsekvens av våra resultat är att man, i godtyckliga enkelparameterinställningar, kan lära sig en mekanism med förväntade intäkter godtyckligt nära till optimal från ett polynom antal prover.
En metod baserad på statistisk inlärning som gör det möjligt att lära mekanismer med förväntade intäkter godtyckligt nära optimal från ett polynom antal prover har föreslagits i REF.
The Pseudo-Dimension of Near-Optimal Auctions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}