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Importance Weighting Without Importance Weights: An Efficient Algorithm for Combinatorial Semi-Bandits

机译：没有重要权重的重要性加权：组合半匪的一种有效算法

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机译：国际观众

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Neu Gergely; Gábor Bartók;
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年度 2016
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1. Importance Weighting Without Importance Weights: An Efficient Algorithm for Combinatorial Semi-Bandits [J] . Gergely Neu, G??bor Bart?3k Journal of machine learning research . 2016,第154期

机译：没有重要权重的重要权重：组合半强盗的有效算法
2. Statistically Efficient, Polynomial-Time Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits [J] . Thibaut Cuvelier, Richard Combes, Eric Gourdin Performance evaluation review . 2021,第1期

机译：组合半刺槐的统计有效，多项式时间算法
3. Efficient task assignment for spatial crowdsourcing: A combinatorial fractional optimization approach with semi-bandit learning [J] . ul Hassan Umair, Curry Edward Expert Systems with Application . 2016,第Octa期

机译：用于空间众包的高效任务分配：具有半强学习的组合分数优化方法
4. Efficient Ordered Combinatorial Semi-Bandits for Whole-Page Recommendation [C] . Yingfei Wang, Hua Ouyang, Chu Wang, AAAI Conference on Artificial Intelligence . 2017

机译：全页建议的高效有序组合半匪
5. Hypothesis margin based weighting for feature selection using boosting: Theory, algorithms and applications. [D] . Alshawabkeh, Malak. 2013

机译：基于假设余量的加权，用于使用增强的特征选择：理论，算法和应用。
6. Power system events classification using genetic algorithm based feature weighting technique for support vector machine [O] . Oyeniyi Akeem Alimi, Khmaies Ouahada, Adnan M. Abu-Mahfouz, 2021

机译：基于基于遗传算法的支持向量机的功能加权技术进行电力系统事件分类
7. Statistically Efficient, Polynomial-Time Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits [O] . Thibaut Cuvelier, Richard Combes, Eric Gourdin 2021

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