而多臂老虎机(或多臂强盗)就从这个绰号引申而来。 假设你进入一个赌场,面对一排老虎机(所以有多个臂),由于不同老虎机的期望收益和期望损失不同,你采取什么老虎机选择策略来保证你的总收益最高呢?
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2022年1月10日 · 1、多臂老虎机问题. 假设有2个老虎机,摇动其中一个的摇杆我们就能得到一定的奖励。两个老虎机的奖励是随机的,并且我们不知道这种随机是怎样的规律。每次摇动摇杆我们都会得到关于两个老虎机的信息,可以依此调整我们下一次选择摇哪个老虎机的策略。
多臂老虎机通常更快收敛。 由于多臂老虎机方案是自适应的,识别最佳臂(如果它存在)所需的试验数通常远低于统计假设测试所需的试验数。 然而,它也意味着,当所有实验组一样的时候,需要一个单独的停止标准。
2020年7月3日 · 互联网行业中,为什么很少听到用多臂老虎机算法代替 a/b 测试的? 最近看了一些 A/B 测试的文章,偶然看到多臂老虎机算法(Bandit 算法),发现讨论中很多提到多臂老虎机优于传统 A/B 测试的论点,但是为什么实…
概率论和强化学习中的经典问题
2023年8月5日 · 人类男孩手撕虎王,狼群长大丛林称王!
2024年4月23日 · 该算法在探索和利用之间进行权衡,以平衡对高回报臂的探索和对已知高回报臂的利用。 ```matlab. epsilon = 0.1; % ε参数,用于控制探索的概率. Q = zeros(n, 1); % 初始化每个老 ** 的估计回报值. N = zeros(n, 1); % 统计每个老虎机被选择的次数 % ε-greedy算法. …
多臂老虎机是用来探索的算法,就是建立一个机制,让用户更有效的发现新的兴趣点,只在推荐系统的局部环节起作用。 学习排序(Learning to Rank)的范围就太大了,可以认为现在所有的基于历史数据训练模型的推荐系统,都是用的学习排序算法。
2022年12月25日 · 第 2 章 多臂老虎机. 在多臂老虎机问题中,一个经典的问题就是探索与利用的平衡问题。 探索(exploration)是指尝试拉动更多可能的拉杆,这根拉杆不一定会获得最大的奖励,但这种方案能够摸清楚所有拉杆的获奖情况。例如,对于一个 10 臂老虎机,我们要把 ...