前言: 来万物花开这家创业公司实习,也真是一波三折.先实习了三天,每天下午到公司工作到晚上.工作时间是每天下午到晚上9.30.结果每天上午没法用心干实验室的活了,下午在公司工作的时候,总是提心吊胆,手机震动一下就会立刻拿出来看看是不是老师找我了.这样的日子感觉没法持续下去,想找导师谈谈之前,就从实验室同学那儿知道了老师对我最近的出勤率太低很不高兴.想着还是找找导师谈一谈实习的问题吧,然后还在犹豫的时候,大boss就找我谈话了,退学or干活.于是只能拒绝了实习,安心回实验室吧. 意外的是,创业公司…

[原文链接] 选择是一个技术活 著名鸡汤学家沃.滋基硕德曾说过:选择比努力重要. 我们会遇到很多选择的场景.上哪个大学,学什么专业,去哪家公司,中午吃什么,等等.这些事情,都让选择困难症的我们头很大.那么,有办法能够应对这些问题吗? 答案是:有!而且是科学的办法,而不是“走近科学”的办法.那就是bandit算法! bandit算法来源于人民群众喜闻乐见的赌博学,它要解决的问题是这样的[1]: 一个赌徒,要去摇laohu机,走进赌场一看,一排laohu机,外表一模一样,但是每个laohu机吐钱的概…

本篇主要是为了记录UCB策略与Gradient策略在解决Multi-Armed Bandit问题时的实现方法,涉及理论部分较少,所以请先阅读Reinforcement Learning: An Introduction (Drfit) 的2.7,2.8的内容.为了更深入一点了解UCB策略,可以随后阅读下面这篇文章: [RL系列]Multi-Armed Bandit笔记补充(二)—— UCB策略 UCB策略需要进行初始化工作,也就是说通常都会在进入训练之前先将每个动作都测试一变,保证每个动作被选择…

简介 最近AlphaGo Zero又火了一把,paper和各种分析文章都有了,有人看到了说不就是普通的Reinforcement learning吗,有人还没理解估值网络.快速下子网络的作用就放弃了. 实际上,围棋是一种零和.信息对称的combinatorial game,因此AlphaGo用的是蒙特卡罗树搜索算法的一种,在计算树节点Q值时使用了ResNet等神经网络模型,只是在论文中也归类为增强学习而已. 如果你想真正了解AlphaGo的原理(或者不被其他AI将统治人类的文章所忽悠),理解蒙特…

CSE599:online and adaptive machine learning Lecture 3:Stochastic Multi-Armed Bandits, Regret Minimization csdn  bandit 算法(3) -- UCB算法 推荐系统的EE问题及Bandit算法 https://x-algo.cn/index.php/2016/12/15/ee-problem-and-bandit-algorithm-for-recommender-systems/ h…

股票与Bandit Machine看起来相去甚远,但实际上通过限制买入和卖出的行为,股票可以转换为Bandit Machine,比如:规定股票必须在买入一天以后卖出.为什么要大费周折地把股票变成Bandit Machine呢?因为有许许多多的Multiarmed Bandit算法就可以应用与股市了,例如小量贪心算法.Softmax算法和UCB算法. 为了应用这些算法,我们需要将每一支股票看作是一个Bandit Machine,这样就相当于许多个Bandit Machine摆在我们面前,我们面对的…

摘要:本文是我在从事AIOps研发工作中做的基于MCTS的多维可加性指标的异常根因定位方案,方案基于清华大学AIOPs实验室提出的Hotspot算法,在此基础上做了适当的修改. 1        概述 1.1   研究对象 拥有多维度属性(如省份.运营商.数据中心)的可加性KPI,如页面访问量. 1.2   要解决的问题 对KPI总量(如总页面访问量)进行监控,如果监测到异常,希望快速定位到导致该异常的是哪一个或那几个维度值组合(根因集合),如(北京,移动)或者(上海,联通)或者{(北京,移动)…

0 K-means算法简介 K-means是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一. K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 算法过程如下:   1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2-3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束     参考…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21388070?refer=resyschina 专治选择困难症——bandit算法 改善:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21404922 [][重要]ucb:http://blog.csdn.net/scythe666/article/details/74857425 bandit算法原理及Python实现 :http://blog.csdn.net/z1185196212/article/details/…

假设我有5枚硬币,都是正反面不均匀的.我们玩一个游戏,每次你可以选择其中一枚硬币掷出,如果掷出正面,你将得到一百块奖励.掷硬币的次数有限(比如10000次),显然,如果要拿到最多的利益,你要做的就是尽快找出"正面概率最大"的硬币,然后就拿它赚钱了. 这个问题看起来很数学化,其实它在我们的生活中经常遇见.比如我们现在有很多在线场景,遇到一个相同的问题:一个平台这么多信息,该展示什么给用户,才能有最好的收益(比如点击率)? Google作为最大的搜索广告公司,在用户搜索时该展示什么广告:F…