小程序体验师：王雨沛 逢年过节的时候，很多公司或者是聚会的现场，都会有抽奖环节。如果通过传统的方式抽奖，现场人一多就会比较麻烦。 都说科技改变生活，抽奖这件小事，也可以通过小程序变得更方便。今天要给大家推荐的「抽奖助手」就能办到。据说，这款小程序目前已经累计抽出了超过 100 万件奖品。 关注「知晓程序」公众号，微信后台回复「0109」，一张图教你玩转小程序。 打开「抽奖助手」小程序，界面非常简洁，最上面有一个「抽奖活动」可以参与，点击「立即参与」就可以等待开奖了。 你可以在抽奖页面看到参与抽奖的人数，也可
大家好,我是前端实验室的小师妹！一名资深的互联网玩家，专注分享大前端领域技术、面试宝典、学习资料等~
我很乐意分享我用神经网络对页面登录进行多参数优化的一些实验。我想到这个点子已经有半年了，而且我发现从自动操作这个角度来看它十分有趣。A/B 测试会消耗市场专家大量时间，同时它们需要有大量的流量才能表现良好。当一个小团队来管理大量页面时，这就很成问题了。对于一些项目来说，这也与登录页面的“老化”有关——它们会随着促销或优惠的结束而过时。
这个动画还是挺有意思的，但是小编第一个反应这要是哪一天某位ui姐姐或产品姐姐给小编提了这样子的需求，那小编岂不是当场要自闭？我本着自己的好奇心，实现了一个简易版的老虎机:
多臂老虎机 (multi-armed bandit, MAB) 是赌场里的一种游戏。首先展示单臂老虎机。
Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。
6月24日下午，钛媒体和杉数科技主办的2017 AI 大师论坛在京举行，论坛邀请了五位算法优化、机器学习领域的顶尖教授、学者出席并发表学术演讲。论坛上，五位科学家围绕算法、数据、应用，结合各自的研究领域，畅谈了现状和未来的发展。纽约大学商学院助理教授陈溪参加此次论坛并发表题为“从机器学习到智能决策“的演讲。 AI 科技评论了解到，陈溪博士目前是纽约大学商学院助理教授，Carnegie Mellon 大学机器学习系博士，也曾跟随机器学习泰斗Berkeley教授Michael I Jordan 做了为期一年多的
故事背景 在2014年6月的某一天，卢米埃尔广场赌场（位于美国圣路易斯）的会计师发现他们赌场的几台老虎机有几天突然失控了。 这些老虎机中安装的软件都是经过政府审核和批准的，所以这些机器中的数学计算方法是固定的。 简而言之，这意味着赌场可以精确地知道这些老虎机可以给他们带来多少利润，即平均下来玩家每投1美元赌场就可以盈利7.129美分。 但是在6月2日和3日这两天，赌场内有几台老虎机竟然在没人中大奖的情况下吐出了好多好多钱，这种情况此前从没出现过。技术人员在对程序代码进行了审查之后也没有发现任何异常，所以
大数据文摘作品 作者： Ashok Chandrashekar, Fernando Amat, Justin Basilico and Tony Jebara 编译：Niki、Katherine Hou、吴双、Yawei Xia 一直以来Netflix都致力于通过个性化推荐系统为每位用户及时推荐最符合他们口味的影片。一个类别下往往有成千上万的影片，同时我们又有来自不同用户的超过一亿个账户，这样的情况下，为每位用户推荐最对胃口的影片就十分关键。 但其实我们所做的推荐影片的工作不单单止步于此。为什么你会关注我们
前情提要 在《赌场“老千”与老虎机的故事（上集）：赌场惊现神人》中，我们给大家详细介绍了这些俄国老千是如何通过作弊手段来在老虎机上非法获益的，其实这一切还是归结于伪随机数固有的伪随机特性。 那么在下集文章中，我们将会继续跟大家讲述这个赌场老千与老虎机的故事。 故事继续 Willy Allison是拉斯维加斯一家赌场的安全顾问，他近几年一直都在跟踪调查俄罗斯的赌场诈骗事件。 在对佩昌加赌场收缴来的手机以及密苏里和欧洲赌场提供的调查情报进行了分析和研究之后他发现，这些人在选定了一台老虎机之后，会先试玩一下，
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本文结合Netflix的个性化推荐案例，继续谈《人工智能设计师》的应用。 Netflix，让每个用户都看到不一样的电影海报 这家视频网站在最近宣布了他们利用情境 bandits 推荐算法，实现了视频配
亲，像下面这种有关移动互联网迅猛发展的报告，最近见得很多吧？在座各位作为互联网行业的弄潮儿，看完是不是很有历史使命感和紧迫感呢？简直热血喷张、跃跃欲试，甚至有一种“不移动不成活”的冲动吧？！
当前组件化开发中，经常会用到MVVM设计模式，它促进了UI代码与业务逻辑的分离，一定程度解决viewController臃肿问题，但也使得数据绑定变得复杂，很多情况下需要我们手动绑定数据和刷新界面，经常要写一堆零散的数据绑定业务代码。
我们在第 1 章中了解到，强化学习关注智能体和环境交互过程中的学习，这是一种试错型学习（trial-and-error learning）范式。在正式学习强化学习之前，我们需要先了解多臂老虎机问题，它可以被看作简化版的强化学习问题。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”的一种形式。多臂老虎机中的探索与利用（exploration vs. exploitation）问题一直以来都是一个特别经典的问题，理解它能够帮助我们学习强化学习。
Gary Loveman，1989 年在美国顶尖学府麻省理工学院（MIT）获得经济学博士学位。和现在相比，Gary Loveman 读书时所能获得的数据十分有限，他认为当时摆弄的数学只是象牙塔里学究们出于个人兴趣的消遣，而对真实世界的决策没有帮助，这让他一度感到不满甚至沮丧。毕业后，他也和很多博士一样在大学谋得一个教职，在哈佛大学商学院任教授。1994年他在《哈佛商业评论》上发表的一篇有关客户服务的文章引起商业界的广泛关注。很多公司向他伸出了橄榄枝，他最终于1997 年接受了主营赌场业务的Harrah’s
引言：本文超级干货，详细介绍了Brandit算法和A/B测试孰优孰劣，建议慢慢咀嚼。
病人去看医生，医生就是这个代理，医生观察一些症状，并给出一个治疗方案，然后会得到一个反馈，病人是否在治疗之后感觉好一些了等等。
案例二：（希望不会挨打）大多数人都喜欢玩游戏，玩游戏的时候会有抽奖，并且抽中的概率是很小的，以下是一个老虎机游戏
组件 框架为开发者提供了一系列基础组件，开发者可以通过组合这些基础组件进行快速开发。 什么是组件： 组件是视图层的基本组成单元。 组件自带一些功能与微信风格的样式。 一个组件通常包括开始标签和结束标签，属性来修饰这个组件，内容在两个标签之内。 <tagname property="value"> Content goes here ... </tagname> 官方文档：https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/component/ 本期给大家带来的是7个微信
强化学习不仅仅赋予了我们教会人工agent如何行动的能力，还使得agent可以通过我们提供的交互式环境进行学习。通过结合深度神经网络习得的复杂表示和RL agent的目标驱动型学习，计算机取得了很多令人惊叹的成绩：在很多中雅达利游戏中击败人类，打败围棋世界冠军等等。
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作者：bear 该篇文章是我学习过程的一些归纳总结，希望对大家有所帮助。 最近因为 AI 大火，搞的我也对 AI 突然也很感兴趣，于是开启了 AI 的学习之旅。其实我也没学过机器学习，对 AI 基本上一窍不通，但是好在身处在这个信息爆炸的时代，去网上随便一搜发现大把的学习资料。 像这个链接里面：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 就有很多资料，但是这相当于大海捞针。在学习之前我们先明确自己的目的是什么，如题这篇文章是入门强化学习，那么就需要定义
▌背景和问题定义 ---- ---- 2018年我开始了机器学习相关领域的博士生涯，相比于目前流行的深度学习以及类似的需要大量训练数据来生成模型的监督学习方法，强化学习一个重要的不同点是利用训练的数据去评估（evaluate）下一步的行动（action），而不是仅仅指示（instruct）出正确的行动。 导师提供了一个有趣的问题作为切入点来深入理解“强化学习”，那就是多臂老虎机问题（multi-armed bandit）。 多臂老虎机实验本质上是一类简化的强化学习问题，这类问题具有非关联的状态（每次只从
作者：文辉 | 达观数据 量子位 已获授权编辑发布 1.前言 互联网技术和大数据技术的迅猛发展正在时刻改变我们的生活，视频网站、资讯app、电商网站对于推荐系统而言，每天都有大量的活跃用户在不断的产生海量的用户行为，同时，每天又都产生大量的新增PGC或者UGC内容（如小说、资讯文章、短视频等）。 从推荐系统的角度来看，系统每时每刻都面临大量的新旧用户、新旧物品和大量的用户行为数据，对于用户，我们需要对要用户进行建模，去刻画用户的肖像和兴趣。 然而我们常常面对的情况是用户的行为是稀疏的，而且可能存在比例不一的
冷启动和探索利用问题是推荐系统技术中的两个关键问题，本文结合达观数据的技术实战，对问题的解决方案进行了梳理和介绍。 1 前言 互联网技术和大数据技术的迅猛发展正在时刻改变我们的生活，视频网站、资讯app、电商网站等每天都有大量的活跃用户在不断的产生海量的用户行为，同时，每天又都产生大量的新增PGC或者UGC内容（如小说、资讯文章、短视频等）。 从推荐系统的角度来看，系统每时每刻都面临大量的新旧用户、新旧物品和大量的用户行为数据，对于用户，我们需要对要用户进行建模，去刻画用户的肖像和兴趣，然而我们常常面对
世界杯临近，很多球迷都为享受世界杯激情做最后的准备。给手机换上世界杯壁纸、下载几款世界杯相关游戏等都是球迷们热衷做的事，安全专家提醒广大球迷在下载世界杯相关App的时候谨防手机病毒，目前从世界杯桌面、疯狂世界杯等四款App中发现了手机病毒。 世界杯魔秀桌面，是一款手机桌面应用，用户通过该应用可以将手机桌面换成足球相关内容，为配合世界杯气氛，很多用户下载安装。目前，研究人员从世界杯魔秀桌面中发现一个名为“银行扒手”的手机支付病毒，该病毒伪装成正常软件，检测是否安装安全软件决定是否
人类的训练过程：当飞盘抛向空中后，如果狗叼住飞盘，此时给予狗一块肉作为奖励；如果狗没有叼住飞盘，就不给肉；狗的目标是希望自己得到更多的肉，于是当飞盘飞出后狗越来越展现叼住飞盘的动作以得到更多的肉；通过这样的过程，狗便学会了叼飞盘的动作
选自kdnuggets 作者：Mateusz Wyszyński 机器之心编译 参与：Panda 本文解读了蒙特卡洛树搜索算法背后的概念，并用一个案例说明了欧洲航天局使用该算法来规划星际飞行的方法。 前段时间，我们见证了游戏人工智能领域历史上最重大的事件——AlphaGo 成为了第一个在围棋上战胜世界冠军的计算机程序，其相关论文参阅：https://www.nature.com/articles/nature24270。 DeepMind 的开发者将来自机器学习和树搜索的不同技术结合到一起而实现了这一结果。
除了bandit算法之外，还有一些其他的explore的办法，比如：在推荐时，随机地去掉一些用户历史行为（特征）。
MAB问题又称多臂老虎机问题，一个老虎机上有多个老虎臂，每次摇动不同的臂会得到不同的收益，那么如何才能让多次尝试后整体收益最大？这就是多臂老虎机问题。 MAB问题可以采用Bandit算法来解决，Bandit算法的思想是希望在多次摇臂后的累积遗憾最小，遗憾即为最好收益与实际收益的差值。这类方法通常包含三个方面，环境、臂和回报。在推荐系统中，不同的策略或者不同的物料池就是不同的臂，而回报就是指用户的反馈。 在推荐系统中Bandit算法通常可用于冷启动和EE问题，冷启动问题即当新用户或新商品出现时，在系统中缺乏他们的交互数据，从而对兴趣推荐造成困扰；推荐系统中的EE问题为Exploration（探索）和Exploitation（利用）问题。
个性化推荐的目标是连接用户与内容、提升用户体验和优化内容生态。为了实现以上目标，算法需要理解内容，了解平台上可用于推荐的内容；同时也要理解用户，了解用户的兴趣爱好，从而进行精准推荐。
轻松一刻 叹息的进化 微信小程序官方更新 资讯与教程 微信小程序开发之IOS/Android兼容坑 微信小程序登录逻辑整理 苹果取消打赏抽成，微信狂推小程序！ 腾讯IMweb Conf 2017大会图
R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。此外，由于它独立于平台、短期内不会消失，所以生成的程序可以在任何地方运行。并且，它具备非常棒的辅助资源。
本系列已经写了二十篇了，但推荐系统的东西还有很多值得探索和学习的地方。不过在这之前，我们先静下心来，一起回顾下之前学习到的东西！
大数据文摘作品 午饭吃什么？去拔草楼下新开的餐厅，还是去对面那家常去的小馆子？ 这可能是很多人每天面临的亘古选择题，也是我们每一天都在做一类特定的选择：选择已知的最爱还是未知的可能？ 如何平衡这个选择不仅是我们纠结的日常，也是计算机学家半个世纪以来的研究对象。 春节前，大数据文摘启动了最新音频栏目——Data Reading Club，我们为大家推荐的书籍是Algorithm to Live by（生活中的算法），上一期我们跟大家探讨了算法与人生伴侣的选择——神奇的37%法则（点击收听）。 本周，我们继续聊
作者：洪亮劼 Etsy数据科学主管，前雅虎研究院高级经理。长期从事推荐系统、机器学习和人工智能的研究工作，在国际顶级会议上发表论文20余篇，长期担任多个国际著名会议及期刊的评审委员会成员和审稿人。 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 📷 在电子商务、个性化阅读、社交网络（媒体）以及共享经济高速发展的今天，发现用户的需求、了解用户的行为并为用户筛选出最相关的信息和产品已经是互联网服务的一个核心环节。 互联网上的信息是海量的：YouTube用户每
【专栏：研究思路】我们认为，人工智能进入了新的拐点。在一个后深度学习时代，不同的学者对未来智能发展道路的理解逐渐清晰，当然也逐渐开始分化，由此导致了开展布局完全不同的研究工作。智源社区将系统分析全球范围内知名学者对未来研究布局的「研究思路」，以帮助大家思考人工智能的未来。
帕金森病是当前最严重的神经退行性疾病，其神经变性除了导致患者的运动障碍以外，对其高级认知功能也有一定损害，其中对帕金森病人的奖赏系统的研究是众多研究者关注的重点。有研究认为，帕金森病的冲动性可能是由于对奖励的错误评估或抑制不当选择的失败而导致的。尽管先前的研究表明，不同的神经网络构成了这些认知操作的基础，但对帕金森病患者的神经网络及其与冲动的个体间差异的关系的研究却很少。
含有大量观测数据的情况下，可以使用各类合成A/B的方式，包括matching、合成控制等
“如何学习新技能？”这是一个全球科学家都在研究的基础问题。为什么会想要知道这个问题的答案呐，答对了好处都有啥呢？ 因为一旦我们能够理解这一点，就可以实现一些前人难以想象的事情。 比如让机器自己学习来完成许多“人类才能完成的任务”，从而制造出真正的人工智能。 不过目前为止对上述问题大家都还没有一个完整的答案，但有一些事儿我们倒是清楚的。即无论什么样的技能，首先都是通过个体与环境之间的交互来学习的。无论是我们学习开车还是婴儿学习走路，整个过程都是基于与环境的互动来完成的。 因此，倒是可以得出一个结论，即从互动
在我做接口测试的工作中，有段时间负责产品的每星期活动的接口测试，需求一般比较简单，但是有一批活动很特殊，在之前的工作中都没遇到过，就是概率型业务。常见的抽奖、随机奖励、用户分组等等。都涉及到概率，接口单次返回结果并不可预期，只有经过大量统计得到的结果才具有参考性，也不具有决定性。对于这类接口的测试，当时存在着两个难点：一、如何判断业务实现结果符合预期；二、如何才算发现其中BUG。总结来说就是如何判断概率准确性。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队 | Jennifer Zhu 赖小娟 张礼俊 作者 | FAIZAN SHAIKH 很多人说，强化学习被认为是真正的人工智能的希望。本文将从7个方面带你入门强化学习，读完本文，希望你对强化学习及实战中实现算法有着更透彻的了解。 介绍 许多科学家都在研究的一个最基本的问题是“人类如何学习新技能？”。 理由显而易见– 如果我们能解答这个问题，人类就能做到很多我们以前没想到的事情。 另一种可能是我们训练机器去做更多的“人类”任务，创造出真正的人工智能。 虽然我们还没
作者： ryan，腾讯互动娱乐，游戏运营 本文来源： 腾讯游戏学院 《茶杯头》是TGA2017的最佳独立游戏，作为一款以BOSS战为主的横版卷轴类游戏，其兼具特色与极高的可玩性，游戏画面和音效受上世纪30年代动画片启发，传统的手绘动画、水彩背景、原声爵士乐录音等元素让游戏风格突出，而精彩的BOSS战则淋漓尽致地展现了其超高的游戏性。 我们首先来回顾一下横板游戏BOSS战的几大要素，总结而言，BOSS的位置、移动和攻击方式决定着玩家的策略，而对时间和空间的压缩成为决定难度的关键。 《茶杯头》通过较低的上
Q-Learning 是最著名的强化学习算法之一。我们将在本文中讨论该算法的一个重要部分：探索策略。但是在开始具体讨论之前，让我们从一些入门概念开始吧。
编译：数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qcloud 作者：Martin Reeves, Simon Levin, Kevin Whitaker 计算机科学版《商业
最近遇到一个数字模拟老虎机滚动的问题，以前有做过几次。但是都没有对它进行沉淀，这次觉得应该把这个东西沉淀一下，方便日后使用。本组件主要针对移动端面。如果是PC端可能在低版本浏览器下会出问题。
编译 | AI科技大本营 参与 | 张子琦 编辑 | 明明 机器学习是人工智能的一个分支，已经成为当今最热门的趋势之一。据Gartner公司预测，到2020年，包括机器学习在内的人工智能（AI）技术几乎将在所有新的软件产品和服务中普及。那么什么是机器学习？它与人工智能有什么关系？技术专业人员应该知道哪些潜在的好处和挑战？对于想要转型AI的程序猿们，AI科技大本营对此类问题做了系统性整理。 什么是机器学习？ 有史以来，第一个使用“机器学习”这个词的人可能是亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel），他
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