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数据分析36计 :Uber AB 实验平台搭建

检验 传统A/B测试方法(例如t检验)通过重复抽取子样本而增加 I 类错误率,而检验则提供了一种持续监控关键业务指标的方法。...检验对我们团队非常有用一个用例是,监控并确定由平台上运行实验引起中断,我们不能等到传统A/B测试收集到足够样本量再查看是否中断实验。...我们希望确保在这种情况下实验期间,实验不会引起业务指标变差。因此,我们构建了一个由检验算法提供监控系统,该方法可以相应地调整置信区间,而不会增加 I 类错误率。...方法论 我们利用两种主要方法来执行检验以进行指标监控:混合概率比检验(mSPRT)和使用FDR进行方差估计。 混合概率比检验 我们用于监控最常见方法是mSPRT。...具有FDR控制方差估计 为了正确地应用检验,我们需要尽可能准确地估计方差。

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长时间任务结构演示学习方法及其在手术机器人中应用

长时间任务会遇到经典“时间信用分配”问题:即在观察到动作影响所需时间不确定情况下,对该动作回报(或惩罚)进行分配难题(Sutton, 1984)。...SWIRL(加窗反向强化学习)是一种从示范轨迹中恢复\mathbf{R}_{seq} 和 G算法。SWIRL(加窗反向强化学习)适用于具有离散或连续状态空间与离散动作空间任务。...一旦发现转换,SWIRL(加窗反向强化学习)应用最大熵逆强化学习来找到一个引导机器人进入转换条件局部二次奖励函数。...[tensioning-task.png] 我们通过基于键盘远程操作接口提供了15个演示。演示平均长度是48.4个动作(尽管我们以较高频率进行抽样观察,即每个动作大约有10次观测)。...结论 总之,从演示中学习任务结构在机器人技术中有很多应用,比如手术子任务自动化。该技术可以通过(将长时序任务学习)分割成任务结构学习来简化。

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读书笔记: 博弈论导论 - 15 - 不完整信息动态博弈 理性

读书笔记: 博弈论导论 - 15 - 不完整信息动态博弈 理性 在不完整信息中理性(Sequential Rationality with Incomplete Information) 本文是...需求 15.4 给定玩家信念,玩家策略必须是理性。也就是说在每一个信息集上,玩家将选择信念对应最佳反应。...解释: 这里意思是:策略组合和信念体系可以互相迭代求解(也可以理解为一个均衡求解方式) 策略应该简单地最大化每个信息集预期收益。...均衡(Sequential Equilibrium) 一个策略组合 和一个信念体系 是一个均衡, 如果 是一个一致精炼贝叶斯均衡。 解释: 均衡是一个精炼贝叶斯均衡。...而一个精炼贝叶斯均衡策略组合和信念体系是一致(根据一致性推导所得),这个精炼贝叶斯均衡才是一个均衡。 均衡由于难以应用,较少被使用。

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读书笔记: 博弈论导论 - 08 - 完整信息动态博弈 可信性和理性

读书笔记: 博弈论导论 - 08 - 完整信息动态博弈 可信性和理性 可信性和理性(Credibility and Sequential Rationality) 本文是Game Theory...理性和逆向归纳法(Sequential Rationality and Backward Induction) 理性(Sequential Rationality) 理性是一个原则:在博弈树每一个信息集上...理性(Sequential Rationality) 给定玩家i对手策略组合 ,玩家策略 是理性, 当且仅当玩家i在每个信息集上,总是选择 最佳响应。...方法 - 逆向归纳法解: 从末端节点开始,在上一层每个节点收益组合为节点玩家(子节点)最佳收益组合。 以此类推,直到根节点。根节点上收益组合(可能是多个)博弈路径为逆向归纳法解。...事实 对于任何有限完美信息博弈,子博弈精炼纳什均衡集合和逆向归纳法纳什均衡集合是一致

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学界 | CMU与谷歌新研究提出文本跳读方法,速度可达标准LSTM6倍

近日,卡内基梅隆大学和谷歌研究者提出了一种让计算机可以学习跳读新方法 LSTM-Jump,据该论文《Learning to Skim Text》介绍:这种模型速度可以达到标准 LSTM 6...比如说,要使用一个循环网络阅读一本书并回答有关于其问题是很困难。在这篇论文中,我们提出了一种阅读文本方法,其可以在有需要时候跳过不相关信息。...在不同四种任务(包括数值预测、情感分析、新闻文章分类和自动问答)基准上,我们提出一种带有跳过(jumping)修改过 LSTM 速度可以达到标准 LSTM(sequential LSTM...2.1 模型概述 我们提出模型主要架构如图 1 所示,该模型基于一个 LSTM 循环神经网络。...在训练之前,首先要选择允许 jump 数量 K、每两次 jump 之间读取 token 数量 R 和最大 jump 大小 K。

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S-SimCSE:基于抽样子网络句子嵌入对比学习

这是对白第 89 期分享 作者 l 滑块太阳 出品 l 对白算法屋 大家好,我是对白。 今天给大家介绍一个NLP领域文本匹配新SOTA:S-SimCSE。...Dropout rate 采样 本文不是使用固定dropout rate,而是从一个预定义分布抽样dropout rate。...本质更像是超参数搜索随机搜索,可以将dropout rate限制到一个区间如[0,0.3]采样,或者干脆[0.05,0.1,0.015,0.20.....]网格搜索。...本文新意在于采用不同dropout rate。 句子掩码策略 dropout只在全连接层之前使用。具体地说,让 表示第l层(全连接层)第i个句子输出向量。 和 是第l层权重和偏差。...标准全连接层前馈操作可以表示为: 对于小批处理中每个句子,我们使用从分布τ中采样dropout rate采样一个新掩码。这样可以在一次前向传播过程中得到不同子网络。

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基于SpringCloudMicroservices架构实战案例-

QuickStart 基于SpringCloud架构体系实现,简单购物流程实现,满足基本功能:注册、登录、商品列表展示、商品详情展示、订单创建、详情查看、订单支付、库存更新等等。...基础业务服务 3、最后启动front-app服务,打开浏览器,输入http://localhost:8088/swagger-ui.html ,根据流程API依次可使用功能 4、后续有时间再提供页面,基于...Release Version v2.1 Release Date : 2017-08-29 1、引入swagger2,完成API接口文档管理完成整体业务数据流程流转 2、通过API接口完成整体业务数据 3、基于...业务模块运行监控,及Eureka服务运行,满足各业务基础服务注册、发现功能 3、可通过Front-app端,借助Feign组件发起login/signup等功能 简单测试运行。...下一版本,将基于此版本之上,继续完善完整购物实现,包括简单页面、api管理/调用等等。

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基于混合方法自然语言处理》译者

随着智能音箱走进千家万户,基于人工智能产品与服务切实地来到了我们身边。我们对智能音箱说话,问天气,定闹钟,听音乐,交流是如此自然,这就是人工智能给我们带来便利。...自然语言处理技术有很多流派,其中面向知识表示和基于数据驱动两种方法是其中主要代表。 在面向知识表示方法中,知识图谱应用相当广泛。...自然语言处理中基于数据驱动方法主要包括传统机器学习以及当前广受关注深度学习。传统机器学习可以理解为手工特征+机器学习模型,而深度学习是从数据中自动学习特征,进而提高机器学习模型性能。...基于知识表示与基于神经网络表示如何实现无缝集成呢? 如何检查和评估混合方法特征表示质量? 混合方法如何能比单独方案产生更高质量结构化表示和神经网络表示呢? ..........我们很荣幸得到这样一个特殊学习机会,负责翻译了《基于混合方法自然语言处理:神经网络模型与知识图谱结合》一书。本书不仅为两个流派探索了融合方向,而且还建立了一个混合自然语言处理开放实验环境。

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基于有序二叉搜索树

什么是二叉搜索树 二叉搜索树是普通二叉树升级,普通二叉树除了存储数据以外好像没有别的优势了,但是二叉搜索树不同,如果对搜索树采用中遍历得到结果是一串有序数字。...因为中遍历得到结果是一串有序数字列,所以对于二叉搜索树而言中遍历才是王道。...但是因为中遍历要从根节点开始,也就说要给函数传根节点,但是根节点作为成员变量是私有的,所以这里采用了嵌套方式(将真正遍历函数私有化,放出一个公有的调用接口): void Inorder()...{ //中遍历 _Inorder(_root); cout << endl; } private: //因为中遍历需要根作为参数,为了保持封装,在这里嵌套一下...false : true; } 二叉搜索树插入 向搜索树中插入不能破坏搜索树结构,所以不能插入和树种元素相同值 非递归 //二叉搜索树中遍历结果是有序数列,不允许往其中插入相同值,插入删除不允许破坏结构

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笔记︱一轮完美的AB Test 需要具备哪些要素?

还有一个办法,就是看试验结果置信区间收敛速度,如果置信区间达到3%-5%已经可以决策了,就可以停止试验了。...文章[14][17]都提到,Uber 和 Netflix 采用成组检验方法(GST)实现实验早停。 GST表现最好且最具实用价值。...假设我们要监控特定实验关键业务指标: 图6.检验方法表明,在图B中确定了我们处理组与对照组之间显著差异。 相反,在图A中未发现显着差异。...5.2 美团 A/B平台 在实验配置模块,用户可以基于实验前提出假设、定义成功指标快速创建实验,并基于特定分流策略完成分流配置; 分流以及埋点上报模块,提供JAR包接入形式,异步获取实验配置进行本地分流计算和埋点上报...个陷阱,一不注意就白做 15 数据分析36计(15):这个检验方法让 A/B 实验节约一半样本量 16 数据分析36计(23):长期转化率 A/B 实验问题,用边际结构模型纠正后结论反转 17

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【统计、图形和样本量软件】上海道宁为您提高强大统计分析、图形和样本量工具

NCSS软件中误差条形图可以是垂直或水平、分组或未分组,并且可以用方框或单个点显示。04、3D曲面图3D曲面图基于一组三维点。构建了X和Z二维网格。这个网格范围等于数据范围。...、组图等数十种强大图形。...02、在PASS中获得样本量在PASS中,您可以通过几个简短步骤来估计统计检验或置信区间样本量。...还有用于桥接研究、组研究、Mann-Whitney 检验和验收抽样新程序。...零不合格属性验收抽样;具有固定不合格属性验收抽样 其他:两个泊松率之比检验 02、PASS 2022中改进程序 条件功效和样本量重新估计:手段条件权力程序进行了改进,以包括Tk或Zk选项

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MILABOT:基于深度强化学习打造聊天机器人

基于检索逻辑回归,包括BoWEscapePlan等。 基于搜索引擎神经网络,包括LSTMClassifierMSMarco等。...论文使用了Richard Sutton 和Andrew Barto提出经典强化学习框架,将该问题看成是一种决策问题(sequential decision making),形式化定义为:给定时序\...对于某一时刻t,\(z_k\)是表示对话抽象状态离散变量,\(h_t\)表示对话历史,\(a_t\)表示系统所采取动作(即选定响应),\(y_t\)表示抽样AMT标签,\(r_t\)表示抽样奖励。...表1 策略在AMT上打分均值和标准偏差评估情况,置信区间为90% 实验评估 团队使用A/B测试,检验DM在选取策略模型上有效性。...第三阶段测试使用优化参数模型和训练集,进一步测试了离策略和Q-learning。测试结果如表2所示。 表2 95%置信区间A/B测试结果。“*”标识了95%统计显著性。

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R语言-单因素分析

当包含因子是解释变量时我们关注重点通常会从预测转向组别的差异分析,这种分析方法称作方差分析(ANOVA) ,除了R中基础包,还需要加载car、gplots、HH、rrcov和mvoutlier包...R默认类型I(型)方法计算ANOVA效应 (顺序很重要)。第一个模型可以这样写:y ~ A + B + A:B。...R中ANOVA表结果将评价: 1.A对y影响 2.控制A时,B对y影响 3.控制A和B主效应时,A与B交互效应。 ?...plotmeans(response~trt,xlab = "Traetment",ylab = "Response",main="Nean Plot\nwith 95 CI") #绘制各组均值及其置信区间图形...gplots包中plotmeans()可以用来绘制带有置信区间组均值图形,图形展示带有95%置信区间各疗法均值,可以清楚看到它们之间差异。

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R in action读书笔记(17)第十二章 重抽样与自助法

另外一个非常重要包是glmperm,它涵盖了广义线性模型置换检验依靠基础抽样分布理论知识,置换检验提供了另外一个十分强大可选检验思路。...无需假设一个特定理论分布,便可生成统计量置信区间,并能检验统计假设。比如,你想计算一个样本均值95%置信区间。假设均值样本分布不是正态分布: (1) 从样本中随机选择10个观测,抽样后再放回。...(5) 找出样本均值2.5%和97.5%分位点。此时即初始位置和最末位置第25个数,它们就限 定了95%置信区间。 12.6 boot 包中自助法 boot包扩展了自助法和重抽样相关用途。...(k=1时对单个统计量进行自助抽样)函数需包括indices参数,以便boot()函数用它从每个重复中选择实例 R:自助抽样次数 ......12.7 小结 本章,我们介绍了一系列基于随机化和重抽样计算机密集型方法,它们使你无需理论分布 知识便能够进行假设检验,获得置信区间

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R语言广义线性混合模型(GLMM)bootstrap预测置信区间可视化

置信区间(CI)重点在于回归线,其可以解释为(假设我们绘制是95%置信区间):“如果我们重复抽样X次,那么回归线将有95%概率落在这个区间内”。...另一方面,预测区间重点在于单个数据点,其可以解释为(同样假设我们绘制是95%置信区间):“如果我们在这些特定解释变量值上抽样X次,那么响应值将有95%概率落在这个区间内”。...计算预测值方差(pvar1),进而得到预测区间。 计算包含随机效应方差总方差(tvar1),进而得到置信区间。 使用bootMer函数进行自助法抽样,估计置信区间。...此外,bootMer函数可能需要较长时间来执行,特别是当模型复杂或自助法抽样次数较多时。 在上述代码中,模拟数据生成和模型拟合都是基于线性混合效应模型(LMM)。...通常,我们会使用自助法(bootstrap)或者基于模型近似方法来估计这些区间。

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论文赏析基于转移成分句法分析

这种方法可以充分利用子树特征来进行分析,但是却无法利用全局信息。 本文模型就对这两种方法进行了改进,采用中遍历(in-order)顺序来生成句法树。...基于转移成分句法分析 首先简要介绍一下这三种基于转移句法分析方法。...采用中遍历转移系统 为了协调上面的两种问题,本文提出了一种基于遍历转移系统。...中遍历就是采用这种思想,例如对于之前那棵句法树,算法产生结点顺序为3、2、4、5、1、7、6、9、8、10。 句法分析系统如下: ?...总结 本文提出了一种基于遍历转移系统成分句法分析模型,主要动机还是基于人类阅读时直觉,该模型协调了自底向上和自顶向下转移系统优缺点,在采用重排序之后,结果达到了非常高水准。

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没想到你是这个样子置信区间

在关联分析结果中,对于odd ratio值会给出95% CI结果,这里CI其实是confidence interval缩写,代表置信区间。那么置信区间有什么用呢?...先来看一个例子,随机抽取40名男生来计算男生平均身高,第一次抽样得到平均身高是173cm, 第二个抽样平均身高为175cm,很显然,两次抽样对于总体均值估计存在了波动,每次抽样给出均值就看做是点估计...,可以看出,对于同一个总体,不同抽样实验给出点估计值存在了波动。...,代表100次抽样中,其中有95次抽样置信区间会包含总体参数真实值。...置信度是计算置信区间前提,所以在描述置信区间值时,一定会给出对应置信度,比如文章开头提到,95%置信度下置信区间

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讲讲Bootstrap是在干啥?

总第248篇/张俊红 学过统计学同学应该对置信区间都有了解,置信区间又叫估计区间,是从概率来讲某个随机变量可能取范围。...在前面的文章《聊聊置信度与置信区间》中讲过为什么会有置信区间以及置信区间应该如何求取。在那篇文章中讲了当数据服从正态分布时,95%置信区间就是均值加减1.96倍标准差。...那很多时候数据是不符合正态分布,或者是我们不知道样本总体是否符合正态分布,但是我们又需要求取置信区间时,就可以用到我们今天主角--Bootstrap抽样方法。...Bootstrap是对样本进行有放回抽样抽样若干次(一般为1000次),每次抽样结果作为一个样本点,抽样1000次,就会有1000个样本点,用这1000个点分布作为样本总体分布,而这1000个点是大概率是服从正态分布...然后我们对这个长尾分布数据进行Bootstrap抽样,有放回抽样1000次,每次抽10000个样本,最后得到1000个均值,这1000个均值分布如下: import numpy as np sample_mean

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一文看懂中心极限定理

曹原新年首篇Nature 目录 统计、参数 抽样分布 标准错误 抽样分布属性 中心极限定理 置信区间 抽样分布可视化 什么是统计和参数? 统计量→代表样本特征值称为统计量....[对于大多数分布,n>30将给出一个接近正态抽样分布] 抽样分布性质也适用于中心极限定理。 置信区间 通过使用置信区间,我们可以说总体均值将处于某个范围内....置信区间是总体参数可以取范围. 总体均值置信区间=样本均值+(置信水平值)*均值标准差 ? Z→Z分数与置信程度相关....48.17约等于总体均值48.03 计算99%置信水平置信区间....= 38.14 - 58.19 结论 在本文中,我介绍了中心极限定理、抽样分布、标准差和置信区间.

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python数据分析——数据分析统计推断

点估计是对总体参数具体数值进行预测,而区间估计则是给出一个包含总体参数置信区间。这两种估计方法都基于大数定律和中心极限定理,保证了估计准确性和可靠性。...与点估计不同,进行区间估计时,根据样本统计量抽样分布可以对样本统计量与总体参数接近程度给出一个概率意义上度量。 为了理解区间估计,我们来讨论关于置信度,置信区间,和显著性水平相关概念。...置信区间是根据样本信息推导出来可能包含总体参数数值区间,置信度表示置信区间可信度。...如果抽样100次,有信心认为这个区间大约有95次包含该校学生平均身高。有5次不包括。 置信度越大,置信区间包含总体参数真值概率就越大,同时区间长度就越大,对未知参数估计精度就越差。...如果检验目的是检验抽样样本统计量与假设参数差是否过大(无论正方向,还是负方向) ,我们都会把风险分摊到左右两侧。比如显著性水平为5%,则概率曲线左右两侧各占2.5%,也就是95%置信区间

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