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带 Massart 噪声的半空间在线学习
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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
研究人员探讨了在线学习任务中存在Massart噪声的广义线性分类器的基本类，并提出了一个高效的算法来对抗在线对手。他们还将在线学习模型扩展到k臂上下文强盗设置中，并设计了一个高效的强盗算法，通过使用Massart在线学习器，达到了至少比每轮随机选择一个动作大(1-1/k)~Delta T - o(T)的期望奖励。
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关键要点
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研究了在线学习任务中存在Massart噪声的广义线性分类器的基本类。
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提出了一个高效的算法来对抗在线对手，达到了错误界限。
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将在线学习模型扩展到k臂上下文强盗设置中。
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设计了一个高效的强盗算法，使用Massart在线学习器。
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该算法的期望奖励至少比每轮随机选择一个动作大(1-1/k)~Delta T - o(T)。
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