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    A regret bound measures the performance of an online algorithm relative to the performance of a competing prediction mechanism, called a competing hypothesis " I am still confused after reading this (I did not read the rest of the thesis as it is way above my understanding in that field)
  • 在机器学习中有哪些典型的Online算法？ - 知乎
    1 Online gradient descent: Logarithmic Regret Algorithms for Online Convex Optimization 2 Dual averaging: Dual Averaging Methods for Regularized Stochastic Learning and Online Optimization 2 FTRL: A Unified View of Regularized Dual Averaging 3 Adagrad
  • 强化学习（RL）中有哪些重要的理论结果？ - 知乎
    由于Value Iteration是基于一个给定MDP，并且Discrete State Space的，所以RL的regret bound在这没有太大意义。 更重要的是要理解这边的convergence result，根据Contraction Mapping的理论，Value Iteration是一定会converge的。
  • machine learning - Difference between regret and pseudo-regret . . .
    The expected regret is something larger because for each realization, we take the action that maximize the realized reward If I remember correctly, we can not avoid $\sqrt{T}$ expected regret even in the simple stochastic MAB case This is in sharp contrast with the $\log T$ instance dependent bound that we can get for the regret pseudo-regret
  • regret的深刻理解？ - 知乎
    regret是字面意思，遗憾。在学习次数有限时，比如多臂赌博机问题中，赌徒的每一次决策都要消耗次数，同时产生对应的收益，这个收益即算法对于优化目标所造成的优化效果，而每一次投币的实际收益与该次投币在理想情况下的最大收益的差距称为regret。
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  • reinforcement learning - What is the relationship between the regret of . . .
    The regret can be either frequentist or Bayes regret As far as I know, we can find an upper bound on the Bayes regret given UCB and Thompson sampling regrets, Bayest Regret <= UCB Regret + Constant and Bayest Regret <= Thompson sampling Regret + Constant where Constant is derived based on the probability that the confidence set holds However
  • 硬核小白 - 知乎
    Introduction 在统计学习理论中，对于给定一个场景下提出的新模型或新策略，我们可能需要计算与证明我们的策略与理论上最好情况之间的差异，或称为遗憾值的上下界(regret bound)。这使得我…
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    那么另一方面upper bound怎么证呢?很简单，你手动构造一个统计方法，计算它的risk，就是一个upper bound。 upper bound基本都是这么得到的。 如果upper bound和lower bound能match的上或者差个常数或者差个log n，那么你的统计方法就是minimax optimal或者minimax rate optimal或者nearly minimax rate optimal。
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    大家好，本视频是《强化学习理论基础》系列第四讲《Bandit问题》的第二部分《Explore-Then-Commit算法》，主要讲解ETC算法的流程、原理、理论分析等等，ETC算法在一些文献中也被称作explore-first或exploration first算法，是针对多臂随机bandit问题的一种算法。 本系列的板书、参考资料将分享在：https: github





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