論文の概要: High-Dimensional Prediction for Sequential Decision Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17651v1
- Date: Thu, 26 Oct 2023 17:59:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-27 18:16:37.959527
- Title: High-Dimensional Prediction for Sequential Decision Making
- Title(参考訳): シークエンシャル意思決定の高次元予測
- Authors: Georgy Noarov, Ramya Ramalingam, Aaron Roth, Stephan Xie
- Abstract要約: 本研究では,任意の条件付けイベントの収集対象である逆選択された高次元状態の予測を行う問題について検討する。
この問題を解決するための効率的なアルゴリズムと、適切な条件付けイベントを選択することに起因する多くのアプリケーションを提供します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.684829814477526
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the problem of making predictions of an adversarially chosen
high-dimensional state that are unbiased subject to an arbitrary collection of
conditioning events, with the goal of tailoring these events to downstream
decision makers. We give efficient algorithms for solving this problem, as well
as a number of applications that stem from choosing an appropriate set of
conditioning events.
- Abstract(参考訳): 本研究では,任意のコンディショニングイベントの収集対象とならない,敵対的に選択された高次元状態の予測を,下流の意思決定者に合わせることを目的として行う。
この問題を解決するための効率的なアルゴリズムと、適切なコンディショニングイベントを選択することに起因する多くのアプリケーションを提供します。
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