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Junwen Yang
Junwen Yang
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新算法简化了从客户选择中学习排序
研究人员开发了一种新颖的嵌套方法，用于从基于选择的反馈中学习排序和选择，当公司按顺序展示商品并收集客户选择时尤其有用。所提出的算法，用于识别最佳商品的Nested Elimination (NE)和用于完整排序识别的Nested Partition (NP)，旨在高效并提供强大的理论保证。这些算法旨在以最少的样本和高置信度识别最受欢迎的商品或完整排序，数值实验支持它们在合成和真实世界数据上的有效性。
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机器学习中引入了具有最小遗憾的新型BAI
研究人员引入了一个名为“具有最小遗憾的最佳臂识别”（BAI）的新问题，该问题结合了在多臂老虎机问题中识别最佳臂与最小化累积遗憾的目标。该研究侧重于单参数指数族，并使用信息论技术建立了预期累积遗憾的下界。此外，一个不可能结果突显了固定置信度BAI中遗憾与样本复杂度之间的权衡，而提出的Double KL-UCB算法在置信度降低时表现出渐近最优性。