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广义线性背景臂机情境下的有限适应度最优遗憾
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究广义线性情境赌博问题，提出两种算法解决有限适应性模型，建立遗憾上界，消除关键参数依赖，实现较低的遗憾。
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关键要点
- 研究广义线性情境赌博问题，提出两种算法解决有限适应性模型。
- 算法一：具有随机情境的批量学习，遗憾规模为Φ(O(√T))。
- 算法二：具有对抗情境的罕见策略切换，最多更新策略Φ(O(log^2 T))次，遗憾为Φ(O(√T))。
- 建立了遗憾上界，成功消除了关键参数kappa的依赖性。
- 消除kappa依赖的方法可能具有独立的研究价值。
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