针对离线策略上下文主动学习任务的最佳基线修正

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

将离线学习范式应用于推荐系统和排名应用，提出一个统一的框架，采用等效的均衡基准修正方法来减少估计方差，从而得到方差最优的无偏估计器。

本研究旨在研究离线政策评估问题，通过使用另一政策收集的数据来估算目标政策的价值。提出的SWITCH estimator可以实现更好的偏差-方差平衡，从而在多个数据集上表现更好。

SWITCH estimator 偏差-方差平衡 数据集 离线政策评估
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