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...
置信区间,Confidence Bound,之前有讲过Confidence Interval,这两个词的意义是类似的。 这个Confidence Interval指的是当我们有一定的概率分布的时候,置信区间是和每个概率分布的累积分布曲线有关系。对于每个老·虎·机,我们讲置信区间,用灰色的方框表示。对于每个老·虎·机,我们按的概率有很大的概率是在这个区间当中的...
基于上面两个观测,我们可以定义一个新的策略:每次推荐时,总是乐观地认为每道菜能够获得的回报是p~+Δ,这便是著名的UpperConfidenceBound (UCB) 算法,代码如下所示。 defUCB(t,N):upper_bound_probs=[avg_rewards[item]+calculate_delta(t,item)foriteminrange(N)]item=np.argmax(upper_bound_probs)reward...
如我们摇骰子一次得到的点数为2,那么得到均值的估计也是2(实际平均点数是3.5),但显然这个估计不太靠谱,可以用置信区间量化估计的变化性:骰子点数均值为2,其95%置信区间的上限、下限分别为1.4、5.2。 UCB(Upper Confidence Bound - 置信上限)就是以均值的置信上限为来代表它的预估值即 UCB思想是乐观地面对不确定性...
UCB(Upper Confidence Bound)威尔逊置信函数是一种在贝叶斯决策理论中常用的方法,尤其在多臂赌博机问题中。这种方法利用了贝叶斯定理和威尔逊区间估计,以确定在每个回合中应该选择哪个臂。这种方法的目标是在最大化期望奖励的同时,也尽量减少风险。 首先,我们需要理解什么是威尔逊置信区间。这是一个统计学概念,用于估计一...
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参考内容: 1.奇巴维尔夫人(Lady Luck) 在最...
UCB 方法简介 UCB 方法 —— The Upper Confidence Bound (UCB) method regret minimization Pull each arm once: sett = n, whereT_i(t) = 1 \, \forall i \in [n] WHILEt < TDO: 2.1 selecti_t = \arg\max_{i\in [n]} \Big\{\hat{\mu_{i,T_i(t)}} + \sqrt{\frac{\ln(2T)}...
The Epsilon-Greedy /UCB ("upper confidence bound") for MAB (Multiarmed-bandit) problem sometime in reinforcement learning (RL) 2019-12-08 13:45 − 你是球队教练,现在突然要打一场比赛,手下空降三个球员,场上只能有一个出战,你不知道他们的能力,只能硬着头皮上,如何根据有限的上场时间看出哪个球员厉...
,这便是著名的UpperConfidenceBound (UCB) 算法,代码如下所示。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 defUCB(t, N): upper_bound_probs=[avg_rewards[item]+calculate_delta(t, item)foriteminrange(N)] item=np.argmax(upper_bound_probs) reward=np.random.binomial(n=1, p=true_rewards[item]) ...
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...