研究人员开发了一种新颖的在线统计推断框架，用于利用马尔可夫数据的非线性随机逼近算法。该框架为部分和路径建立了函数中心极限定理，无需估计渐近方差即可创建自归一化置信区间。所提出的方法采用五维多项式级数归一化器，展示了接近标称的覆盖率，并与在线bootstrap方法相比降低了计算成本。其应用包括Q学习、具有马尔可夫数据的广义线性模型以及低秩自适应（LoRA）的推断。 AI
影响 该框架可以提高包括强化学习和自适应方法在内的各种机器学习算法中不确定性量化的可靠性和效率。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了用于机器学习算法的新统计推断框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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