我對OORMLP後悔界的一個思考:用問題零件,讓後悔界可讀

更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘
圖片來源:https://www.vox.com/vox-conversations-podcast/23020287/vox-conversations-daniel-pink-the-power-of-regret
本文章思考最新證明的後悔界,要如何讓審稿人容易理解。

思考#1:用問題零件,讓後悔界可讀

我覺得可以用幾個分類,來把相關的Term給仔細描述。
我覺得分別從3個角度(beta, x, epsilon)出發,會讓讀者更容易消化裡面的內容。
  1. Problem Instance:稀疏係數,脈絡向量維度,決策地平線。
  2. Noise distribution:密度與密度微分界,偏度(skewness),扁度(Flatness)
  3. Decision context sequence:共變矩陣最大特徵值,共變矩陣最大對角元,限制特徵值常數。
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