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Combinatorial Causal Bandits

Shi Feng · Wei Chen首次提交 2022-06-04 · 修订 2022-12-20 · v5arXiv预印本

组合因果多臂老虎机AI 解读

In combinatorial causal bandits (CCB), the learning agent chooses at most $K$ variables in each round to intervene, collects feedback from the observed variables, with the goal of minimizing expected regret on the target variable $Y$ . We study under the context of binary generalized linear models (BGLMs) with a succinct parametric representation of the causal models. We present the algorithm BGLM-OFU for Markovian BGLMs (i.e. no hidden variables) based on the maximum…In combinatorial causal bandits (CCB), the learning agent chooses at most $K$ variables in each round to intervene, collects feedback from the observed variables, with the goal of minimizing expected regret on the target variable $Y$. We study under the context of binary generalized linear models (BGLMs) with a succinct parametric representation of the causal models. We present the algorithm BGLM-OFU for Markovian BGLMs (i.e. no hidden variables) based on the maximum…

微观 · 因果推断极大与准极大似然

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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