常用的Bandit算法 1.汤普森采样算法 随机a.b => 用贝塔分布产生随机数 => 排序 =》最大值为对应候选 =》观察反馈,点了a+1没点b+1 贝塔分布特点: a+b越大,分布越集中。越小 越不确定,因此可能产生一个较大的随机数,排序时被优先选出 起到探索作用。 a/(a+b)越大越接近于1,好,越小越差。 pyhton...
至于你实际上要选哪一种Bandit算法,你可以选一种Bandit算法来选Bandit算法。 Bandit算法与线性回归 UCB算法 UCB算法在做EE(Exploit-Explore)的时候表现不错,但它是上下文无关(context free)的Bandit算法,它只管埋头干活,根本不观察一下面对的都是些什么特点的arm,下次遇到相似特点但不一样的arm也帮不上什么忙。 U...
假设有一些k臂的bandit任务,在每一步都面对随机在这些选择中的一个。因此,bandit任务每步都随机变化。这似乎是真实行为价值在每一步随机变化的单个、非平稳的k臂bandit任务。可以尝试使用本章中讨论的处理非平稳的方法,但除非真实行为价值改变得非常缓慢,这些方法并不十分有效。但现在假设,当选择好一个bandit任务后,...
UCB 算法在做 EE ( Exploit-Explore ) 的时候表现不错,但它是上下文无关 (context free) 的 bandit 算法,它只管埋头干活,根本不观察一下面对的都是些什么特点的 arm,下次遇到相似特点但不一样的 arm 也帮不上什么忙。 UCB 解决 Multi-armed bandit 问题的思路是:用置信区间。置信区间可以简单地理解为不确定...
而bandit算法和A/B测试的本质差别,就体现在对上述两个问题的解决方案上。 正如刚刚讨论的,A / B测试采用先测试,选出最佳方案后再进行应用的策略。 Bandit算法则不对测试和应用阶段进行明确的区分,而是将两者同步进行,动态调优。 因此,bandit算法可以最大限度地降低机会成本(即:玩家每次操作老虎机的实际收益和最理想...
基于上面的讨论,我们得到了另一种常用的Bandit算法:UCB(Upper Confidence Bound)算法。该算法在每次推荐时,总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。 好了,接下来的问题就是观测概率和真实概率之间的差值∆如何计算了,我们首先有两个直观的理解: ...
我想,屏幕前的你已经想到了,推荐系统冷启动可以用bandit算法来解决一部分。 这两个问题本质上都是如何选择用户感兴趣的主题进行推荐,比较符合bandit算法背后的MAB问题。 比如,用bandit算法解决冷启动的大致思路如下: 用分类或者Topic来表示每个用户兴趣,也就是MAB问题中的臂(Arm),我们可以通过几次试验,来刻画出新用户...
Bandit 算法简介 MAB的全称是 Multi-armed bandit problem(多臂老虎机问题)。它的背景是当赌场中有一排老虎机,每一台老虎机中奖的概率不同,有没有一种最优的策略来在各个老虎机之间分配自己的资金以实现收益的最大化。 我们可以把这个问题翻译成一个典型的推荐问题,有若干个item,每个item的曝光点击率不同,有没...
至于你实际上要选哪一种bandit算法,你可以选一种bandit算法来选bandit算法。。。 2.bandit算法与线性回归 2.1 UCB算法 UCB算法在做EE(Exploit-Explore)的时候表现不错,但它是上下文无关(context free)的bandit算法,它只管埋头干活,根本不观察一下面对的都是些什么特点的arm,下次遇到相似特点但不一样的arm也帮不...
推荐系统中经常会遇到EE问题和冷启动问题,Bandit算法就是为解决这两个问题的一种在线学习算法。 啥是EE问题 EE问题: 又称为exploit-explore问题。 exploit就是用户确定比较感兴趣的事物,要求准确率较高。 explore就是探索用户可能感兴趣的,新的事物。 因为只对用户感兴趣的事物进行推荐,用户很快会腻,我们需要科学的...