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一个用于估计数据依赖事件概率的统一框架，涵盖缺失质量、自适应数据分析和测试误差估计，并提出新的混合式 Good–Turing 风格估计量，以及基于 VC 维和互信息的界。
本文提出一种针对小样本场景下缺失质量与未见物种计数估计的“脆弱性感知”正则化框架，通过严格凹的熵-KL优化提供闭式解，作为对 Good-Turing 等经典估计器的轻量级修正，在长尾、单例主导的小样本场景中显著提升稳定性。