从预测到决策：联合预测分布的重要性
机器学习
2022-05-25 v3 机器学习
摘要
任何智能系统面临的一个基本挑战是预测：给定一些输入，能否预测相应的结果？大多数监督学习工作集中于对每个输入产生准确的边际预测。然而，我们表明对于一类广泛的决策问题，需要准确的联合预测才能提供良好性能。特别地，我们建立了若干关于组合决策问题、序列预测和多臂老虎机（multi-armed bandits）的结果，以阐明联合预测分布的关键作用。我们对多臂老虎机的处理引入了一种近似Thompson采样算法和解析技术，从而带来了一种新型后悔界（regret bound）。
引用
@article{arxiv.2107.09224,
title = {From Predictions to Decisions: The Importance of Joint Predictive Distributions},
author = {Zheng Wen and Ian Osband and Chao Qin and Xiuyuan Lu and Morteza Ibrahimi and Vikranth Dwaracherla and Mohammad Asghari and Benjamin Van Roy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.09224},
year = {2022}
}