今天我们继续我们bandit算法的讨论并介绍UCB(Upper Confidence Bound)算法,UCB算法的核心思想是:面对不确定的情况下的乐观主义(Optimism in face of uncertainty),在给定当前exploitation信息的基础上以最乐观的态度进行exploration(如下图所示): Optimism in face of uncertainty 不确定性与UCB算法 置信区间与置信上界 在...
UCB算法(帮助做出最优选择的算法) UCB(Upper Confidence Bound)算法是一种用于解决多臂老x虎机问题的启发式方法。多臂老x虎机问题是一种用以模拟现实世界决策问题的数学模型,其中“臂”代表不同的行动或选择,而“老x虎机”代表这些行动的随机结果。UCB算法的目标是在探索(exploration)和利用(exploitation)之间找到...
max_upper_bound=0foriinrange(0, d):ifnumbers_of_selections[i] >0: average_reward= sums_of_rewards[i] /numbers_of_selections[i] delta_i= math.sqrt(3/2 * math.log(n + 1) /numbers_of_selections[i]) upper_bound= average_reward +delta_ielse: upper_bound= 1e400ifupper_bound >max...
UCB算法(Upper Confidence Bound)是一种用于多臂赌博机问题(Multi-armed bandit problem)的算法。在多臂赌博机问题中,有一台赌博机有多个拉杆(臂),每个拉杆都有不同的概率给出奖励。目标是通过不断地选择拉杆来最大化累计奖励。 UCB算法通过维护每个拉杆的奖励置信区间来进行决策。在每次选择拉杆时,UCB算法会选择一...
UCB(Upper Confidence Bound)是多臂赌博机(Multi-Armed Bandit)算法中的一种,它乐观地认为某物品被用户喜欢的真实概率p<=观测概率p'+差值 Δ,然后利用观测概率与差值的和来逼近真实概率,以此来决定是否要向用户推荐该物品(例如,将所有物品观测概率与差值的和进行排序,取topk进行推荐) 这个差值即上置信界,UCB算法的...
UCB(Upper Confidence Bound)是一种多臂赌博机(Multi-Arm Bandit)的算法,它是一种探索与利用的结合策略,用于在不确定环境中控制一个行为者的行为。它的主要思想是,在每次行动时,选择有最高的置信上界(Upper Confidence Bound)的行为,以期望获得最大的奖励。 UCB在通信中的应用主要是在信息传输的控制上,其目的是...
当选择一个选项进行试验时,UCB算法会计算出每个选项的置信上界(upper confidence bound)。置信上界是一个综合考虑该选项的平均奖励值和置信区间宽度的指标,被用来进行选项的排序和选择。 UCB算法通过不断对各个选项进行试验和更新置信区间来逐步收敛到最佳选项。随着试验次数的增加,置信区间越来越窄,对奖励值的估计也越来...
UCB算法中最常见的置信区间定义是UCB1算法。UCB1算法通过将每个臂的奖励平均值与其置信区间的宽度综合考虑,从而选择最优的臂。UCB1算法中的置信区间通常使用上界展开(Upper Confidence Bound Expansion)或霍夫丁不等式(Hoeffding's inequality)来计算。 上界展开是一种广义的置信区间计算方法,它能够适应多种分布形式。上...
UCB(Upper Confidence Bound)公式是一种用于多臂赌博机问题的算法。它通过不断探索和利用来解决该问题,从而找到最优的臂(最优的选项或决策)。 在多臂赌博机问题中,假设有一个赌场,里面有多个赌桌(称为“臂”),每个赌桌有不同的预期回报率。玩家可以选择其中一个赌桌进行赌博,并不断地进行决策以最大化自己的...
ucb算法 置信区间的由来ucb算法置信区间的由来 UCB(Upper Confidence Bound)算法是一种基于置信区间的多臂赌博机(multi-armed bandit)算法,用于在有限时间内,最大化收益的选择问题。UCB算法通过对每个赌博机的置信上界进行估计,选择置信上界最大的赌博机进行尝试,从而实现收益的最大化。 UCB算法的置信区间由来以下几种...