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优化最小后悔度的无监督环境设计
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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
通过von Neumann最小极大定理研究在线凸优化游戏的最优策略遗憾，证明了遗憾与经验最小化算法的行为密切相关，具有几何解释，可视为Jensen不等式中的差距。给出了在线学习问题的最优策略上下界限制，提供了无需构建学习算法的上界和对抗者的明确最优策略的下界。
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关键要点
- 通过 von Neumann 最小极大定理研究在线凸优化游戏的最优策略遗憾。
- 最优策略的遗憾与经验最小化算法的行为密切相关。
- 遗憾等于最小期望损失的总和与最小经验损失之间的差的最大值。
- 最优策略的遗憾具有几何解释，可以视为 Jensen 不等式中的差距。
- 对各种在线学习问题的最优策略给出了上下界限制。
- 提供了无需构建学习算法的上界和对抗者的明确最优策略的下界。
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