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新的博弈策略在机器学习中实现了近乎最优的遗憾界限

研究人员开发了一种新的混合博弈策略，该策略结合了Robbins和Cover的工作元素，以实现自适应遗憾界限。这种新颖的方法在几乎所有数据路径上都表现出$O(\ln \ln n)$的遗憾，与现有方法相比性能有所提高。该策略还为对抗性数据提供了保护，实现了“两全其美”的自适应性。这项工作与之前关于亚高斯混合的研究结果形成对比，突显了对不同策略进行对冲以获得最佳性能的好处。