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Linear Causal Bandits: Unknown Graphs and Soft Interventions
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了在未知图和随机干预模型下，如何降低因果强盗算法的悔恨界限。作者提出了一种新算法，量化干预强度对算法表现的影响，强调其在因果推断和决策优化中的重要性。
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关键要点
- 本文探讨了因果强盗算法设计中的关键问题，即在未知图和随机干预模型下如何降低悔恨界限。
- 作者提出了一种新算法，建立了包含 $N$ 个节点的图中悔恨的上界和下界之间的关系。
- 新算法量化了干预强度对算法表现的影响，强调其在因果推断和决策优化中的重要性。
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