待验证50% 置信事实精确时间
在随机环境下，论文算法的regret为\tilde{\mathcal{O}}(δ_* \log T / Δ_{\min}^2)，其中Δ_{\min}是最小次优间隙。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/4
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相关事实
待验证在对抗环境下，论文算法的regret为\tilde{\mathcal{O}}(δ_*^{1/3} T^{2/3})，其中δ_*是分数弱支配数。78% 相似待验证论文在光滑随机非凸、种群目标全局下界、样本 Lipschitz 常数有二阶矩界的前提下，给出标量 oracle 下界 Ω(d L_0^2 min{ΔH, L_0^2} / ε^4)，该界对 d 线性、对精度为 ε^{-4}。67% 相似待验证有限动作集线性bandit问题中，对抗环境要求算法保证 ~O(√T) 遗憾，随机环境期望 O(log T) 级别的遗憾。65% 相似待验证高斯分布 PDF 包含 exp(-x²/2σ²) 项，当 x 远离均值或 σ 极小时指数项会下溢为零，因此实践中常在对数空间中计算 log-PDF 以保证数值稳定性65% 相似待验证Min-Max 归一化公式为 (x - min) / (max - min)，将数据线性映射到 [0,1]，但对异常值极其敏感64% 相似
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