I en partiell övervakning spel, eleven väljer upprepade gånger en åtgärd, miljön svarar med ett resultat, och sedan eleven lider en förlust och får en feedback signal, som båda är fasta funktioner av åtgärden och resultatet. Målet för eleven är att minimera hans ånger, vilket är skillnaden mellan hans totala ackumulerade förlust och den totala förlusten av den bästa fasta åtgärder i efterhand. I det här dokumentet karakteriserar vi minimax ångra alla partiella övervakning spel med ändligt många åtgärder och resultat. Det visar sig att minimax ångra av något sådant spel är antingen noll,  till ( н T ),  till (T 2/3 ), eller  till (T ). Vi tillhandahåller beräkningseffektiva inlärningsalgoritmer som uppnår minimax ånger inom logaritmisk faktor för alla spel. Förutom gränserna på minimax ångra, om vi antar att resultaten genereras i en i.i.d.. mode, visar vi individuella övre gränser på den förväntade ånger.
Dessutom hanterar REF ett allmänt fall av partiell övervakning spel och ger minimax ångra garanti som är polynomial i vissa dimensioner av problemet.
Partial monitoring – classification, regret bounds, and algorithms ∗
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}