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快速和遗憾最优的最佳臂识别：基本限制和低复杂度算法
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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
本文研究了固定置信度下的最佳武器识别问题，提出了一种简单的算法，采样复杂度与已知实例下界匹配。算法依赖于跟踪最佳比例的武器采样规则，且停止规则不依赖于武器数量。实验结果表明，算法优于现有算法。同时，对具有连续武器集的线性武装的最佳武器识别问题进行了首次分析。
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关键要点
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研究固定置信度下的最佳武器识别问题。
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提出了一种简单的算法，采样复杂度与已知实例下界匹配。
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算法依赖于跟踪最佳比例的武器采样规则，停止规则不依赖于武器数量。
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实验结果表明，算法优于现有算法。
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首次分析具有连续武器集的线性武装的最佳武器识别问题。
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