汤普森采样(Thompson Sampling),也称为后验采样或概率匹配,是一种用于在线决策问题的启发式方法,特别适用于处理探索-利用问题。它是根据贝叶斯概率原理,以概率的形式描述不确定性,并在行动选择时以概率方式平衡探索和利用。 探索-利用问题是多臂老虎机问题的核心,即如何在确定优异策略(优异臂)的过程中平衡探索(试验...
二、Thompson Sampling 回顾完了贪心算法，我们还是沿用上面的例子，谈一谈TS算法，以及为什么实际中它往往...
汤普森采样(Thompson Sampling)是MAB(Multi arm bandit)问题中经常被讨论的一种均衡exploit和explore的方法,之前已经解释了很多相关的资料,最近看到了些不一样的东西,之前share的汤普森采样(Thompson Sampling)都是使用beta分布做先验和后验的,不过发现最近发现也有使用正态分布做先验和后验的。 根据维基百科上的...
共轭先验分布在很多机器学习的问题中都提供了推断和参数估计的便利,有机会的话除了Thompson Sampling,我还会讲下Latent Dirichlet Allocations. 共轭先验在此的应用 在多臂老虎机中,Bernoulli分布正好有Beta分布作为共轭先验,有了共轭先验,就容易做贝叶斯更新(根据证据来更新参数)[1]. 准确来说,多臂老虎机问题中,每次选...
汤普森采样（Thompson Sampling）是一种在贝叶斯框架下解决多臂槽机问题（Multi-Armed Bandit Problem）的有效方法。与常见的贪婪算法相比，汤普森采样在探索与利用之间取得了平衡，从而在许多应用场景中表现出优于贪婪算法的性能。贪心算法在非贝叶斯环境中存在主要的不足是缺乏主动探索，它始终选择当前看起来最...
大家好,本视频是《强化学习理论基础》系列第四讲《Bandit问题》的第八部分《汤普森采样》。汤普森采样是一种针对Bandit问题的贝叶斯方法。本视频中,我们将介绍汤普森采样的基本流程、与UCB的优缺点对比等内容。本系列的板书、参考资料将分享在:https://github.com/ElSoni
汤普森采样—Thompson Sampling 之概念篇 关键词:Thompson Sampling、汤普森采样模型、机器学习算法 1.简介 汤普森采样是最早由William R. Thompson在1933年提出。最初Thompson在研究两种药物,他想要在尽量少的给病人次优的情况下研究出来哪一种最好。试着试着他就整出来一个客观的选样法,也就是汤普森采样的雏形。而...
汤普森采样（Thompson Sampling）是一种用于解决多臂老虎机问题的策略，它强调利用先验知识来优化结果，相比UCB方法，汤普森采样在一定程度上能更有效地利用先验信息。为了理解汤普森采样，我们首先需要对伯努利分布、Beta分布和共轭先验有基本了解。伯努利分布用于描述只有两种可能结果的随机试验，如抛硬币，Beta...
与强化学习不同，多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，算是最简单的“和环境交互中的学习”的一...
先验估计:多臂赌博机最常见的一个问题就是广告投放,对于一个新的广告,我们既可以假设之前不知道这个广告的任何信息,先验概率为Beta(1,1),然后运用Thompson Sampling进行测试,也可以试图通过广告主历史信息,文字历史信息对先验概率进行一定的估计,再利用Thompson Sampling进行测试,后者会用更少的时间得到一个相对准确的估...