研究人员为顺序学习问题中的随机部分监控（PM）引入了一类新的策略。这些名为 RandCBP 和 RandCBPsidestar 的策略基于随机化确定性置信界，并将遗憾保证扩展到适用的设置。实验表明，在各种 PM 游戏中，这些新方法与当前最先进的基线相比表现良好。所提出的框架也适用于实际应用，例如监控已部署分类系统的错误率。 AI
影响 引入了用于具有不完整反馈的顺序学习的新型算法，可能在分类系统监控等应用中提高性能。
排序理由 这是一篇详细介绍机器学习领域新算法和理论贡献的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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