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在未知线性约束下，使用拉格朗日方法进行探索性学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在上下文足够随机的情况下，贪心算法能够实现速率最优。新提出的Greedy-First算法通过上下文和奖励来决定策略，证明其在无假设条件下也具备速率最优性，模拟结果显示其优于现有的上下文bandit算法。
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关键要点
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在上下文足够随机的情况下，贪心算法能够实现速率最优。
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新提出的Greedy-First算法通过上下文和奖励来决定策略。
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Greedy-First算法在无假设条件下也具备速率最优性。
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模拟结果显示Greedy-First优于现有的上下文bandit算法，如Thompson sampling和UCB。
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Greedy-First成功地减少了探索。
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