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Most online algorithms used in machine learning today are based on variants of mirror descent or follow-the-leader.
We address the problem of learning in an online setting where the learner repeatedly observes features, selects among a set of actions, and receives reward for the action taken.
In the series of our earlier papers on the subject, we proposed a novel statistical hypothesis testing method for detection of objects in noisy images. The method uses results from percolation theory ...

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