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【24h】

Open Problem: Model Selection for Contextual Bandits

机译:打开问题:上下文匪徒的模型选择

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摘要

In statistical learning, algorithms for model selection allow the learner to adapt to the complexity of the best hypothesis class in a sequence. We ask whether similar guarantees are possible for contextual bandit learning.
机译:在统计学习中,模型选择的算法允许学习者适应序列中最佳假设类的复杂性。我们询问是否有类似的保证对于上下文匪徒学习是可能的。

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