KL-UCB-switch: optimal regret bounds for ...

Type de document :
Pré-publication ou Document de travail
URL permanente :
http://hdl.handle.net/20.500.12210/22228
Titre :
KL-UCB-switch: optimal regret bounds for stochastic bandits from both a distribution-dependent and a distribution-free viewpoints
Auteur(s) :
Garivier, Aurélien [Auteur]
Unité de Mathématiques Pures et Appliquées [UMPA-ENSL]
Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme [LIP]
Hadiji, Hédi [Auteur]

Ménard, Pierre [Auteur]
Sequential Learning [SEQUEL]
Stoltz, Gilles [Auteur]

Ecole des Hautes Etudes Commerciales [HEC Paris]
Statistique mathématique et apprentissage [CELESTE]
Mot(s)-clé(s) en anglais :
distribution-free regret bounds
K–armed stochastic bandits
K-armed stochastic bandits
distribution-dependent regret bounds
Discipline(s) HAL :
Statistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]
Statistiques [stat]/Théorie [stat.TH]
Mathématiques [math]/Probabilités [math.PR]
Langue :
Anglais
Collections :
Source :
Harvested from HAL
Date de dépôt :
2020-05-28T08:57:01Z
Fichiers
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