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内容提要
研究者提出了一种新的算法CBA，用于改善经典Exp4算法的奖励界限。初步实验表明CBA在现有的bandit算法上有所改进。
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关键要点
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研究者提出了一种新的算法CBA，用于改善经典Exp4算法的奖励界限。
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CBA算法利用学习者选择不参与游戏的假设，显著改善了奖励界限。
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首次在普通置信度评估预测器上实现了累积期望奖励的界限。
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在专家预测器的特殊情况下，CBA实现了新的奖励界限，显著改善了以前的结果。
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讨论了在有限度量空间中学习球的并集作为应用示例。
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CBA的高效实现将运行时间从二次降低到几乎线性。
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初步实验表明CBA在现有的bandit算法上有所改进。
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