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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