Open Problem: Model Selection for Contextual Bandits
Open Problem: Model Selection for Contextual Bandits
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开放问题：上下文强盗的模型选择
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Haipeng Luo
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Dylan J. Foster;A. Krishnamurthy;Haipeng Luo
在统计学习中，模型选择算法允许学习者适应序列中最佳假设类的复杂性。我们询问上下文老虎机学习是否可以提供类似的保证。
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.