基于专家建议学习的极小极大遗憾的最优非渐近下界
机器学习
2015-11-09 v1 机器学习
摘要
我们证明了 个独立高斯变量最大值的期望以及 个独立对称随机游走最大值的期望的非渐近下界。在极限情况下，这两个下界均恢复了最优的主导常数。随机游走下界的一个简单应用是，给出了基于专家建议的在线学习极小极大遗憾的（渐近最优的）非渐近下界。
引用
@article{arxiv.1511.02176,
title = {Optimal Non-Asymptotic Lower Bound on the Minimax Regret of Learning with Expert Advice},
author = {Francesco Orabona and David Pal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.02176},
year = {2015}
}