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Bandit算法在携程推荐系统中的应用与实践

汤姆森取样 ( Thompson Sampling )汤姆森取样是一种通过贝叶斯后验采样 ( Bayesian Posterior Sampling ) 进行探索与利用的方法。 对应 Context-free 的 Thompson Sampling 算法,算法3给出一种相应的 contextual bandit 算法:Linear Thompson Sampling 算法。 在传统的 Thompson Sampling 中,只要接收到用户反馈就会更新模型参数。 采用 Batched Thompson Sampling,每个臂的 Beta 分布只在每批次的结尾更新。 对于 Batched Thompson Sampling,采用两种更新机制:求和更新与归一化更新。

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通过模仿Oracle计划者学习玩信息不完全游戏(cs ai)

因此,我们建议用固定深度的树状搜索和解耦的Thompson采样来规划行动选择。 We therefore propose planning with a fixed-depth tree search and decoupled Thompson sampling for action

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    强化学习初探 - 从多臂老虎机问题说起

    汤普森采样(Thompson sampling【11】)理解该策略需要概率论和贝叶斯统计的一些知识,尤其是常见的概率分布和贝叶斯定理的基本原理。 sampling @param success_counter_array (alpha) success rate for each action @param failure_counter_array 从目前的设定看Thompson应该是最好的策略。但是如果在更复杂的场景下,计算后验分布的复杂度也会相应增加。所以需要更全面的评估某一算法的应用。 这里有更详细的Thompson Sampling的最新教程【17】,我会在接下来的文章中进行更深入的分析。 的最新教程 A Tutorial on Thompson Samplinghttps:arxiv.orgabs1707.02038来源:知乎 -StanleyFoo,专知已获得作者授权。

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    神盾推荐——MAB算法应用总结

    事实证明,Exp3用在探索新用户的兴趣场景下,与随机、Thompson sampling等方法对比,视频平均观看时长提升了10%,对于老用户增加了推荐结果的多样性,视频平均观看时长略有提升。 Thompson sampling:该算法跟UCB类似,Thompson sampling算法根据手柄的真实收益的概率分布来确定所选手柄。 Thompson sampling。UCB算法部分使用概率分布(仅置信区间上界)来量化不确定性。而Thompson sampling基于贝叶斯思想,全部用概率分布来表达不确定性。 相比于UCB算法,Thompson sampling,UCB采用确定的选择策略,可能导致每次返回结果相同(不是推荐想要的),Thompson Sampling则是随机化策略。 Thompson sampling实现相对更简单,UCB计算量更大(可能需要离线异步计算)。在计算机广告、文章推荐领域,效果与UCB不相上下。

    3.1K62

    推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法

    4.3 Thompson sampling算法Thompson sampling算法用到了Beta分布,该方法假设每个老虎机都有一个吐钱的概率p,同时该概率p的概率分布符合beta(wins, lose

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    coach 模块化最好的强化学习框架

    bootstrapped_data_sharing_probability = 0.5 architecture_num_q_heads = 1 # -- dropout approximation of thompson sampling parameters dropout_discard_probability = 0 initial_keep_probability = 0.0 # unused final_keep_probability

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    利用协调图进行风电场控制的可扩展优化 (CS)

    Using a Bayesian approach, based on multi-agent Thompson sampling, we explore the factored joint action

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    企业应谨慎对待托管数据中心和云计算

    日前,调研机构451 Research公司高级分析师Dan Thompson表示,尽管进行了数字化转型,很多组织仍然需要数据中心开展业务,其原因包括从成本到专注于核心竞争力的愿望。? Thompson说。公共云产品的表观成本较低,但许多企业会发现采用云计算并不一定成本低廉。尽管如此,公共云较低的进入门槛和普及性已经对托管服务提供商的业务产生了影响。 Thompson说,“托管服务提供商已经意识到了这一点,并且许多提供商已经在托管产品的基础上提供了大量的安全和托管服务、云计算功能以及存储和备份。 就像雇主可能会进行面试,并审查应聘者参考资料一样,Thompson建议对于托管服务提供商也需要这样做,毕竟他们的任务是管理组织的基础设施。 Thompson说。(来源:企业网D1Net)

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    Hive 抽样Sampling

    具体参阅JIRA - Input Sampling By Splitsblock_sample: TABLESAMPLE (n PERCENT)该语句允许至少抽取 n% 大小的数据(注意:不是行数,而是数据大小

    1.1K30

    torch、(三) Random sampling

    Example:>>> torch.randperm(4)tensor()In-place random samplingThere are a few more in-place random sampling discrepancy quasi-random sequences.This implementation of an engine for Sobol sequences is capable of sampling

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    C语言这么厉害,它自身又是用什么语言写的?

    2关于编译器,这里边有个有趣的传说:传说Unix 发明人之一的 Ken Thompson在贝尔实验室,大摇大摆的走到任何一台Unix机器前,输入自己的用户名和密码,就能以root的方式登录! 贝尔实验室人才济济,另外一些大牛发誓要把这个漏洞找出来,他们通读了Unix的C源码,终于找到了登录的后门, 清理后门以后编译Unix , 运行, 可是Thompson 还是能够登录进去。 可是仍然不管用, Thompson 依然可以用root登录,真是让人崩溃 ! 虽然这个XCodeGhost和Thompson的后面相比差得远,但是提醒我们,下载软件的时候要走正规渠道,从官方网站下载,认准网站的HTTPS标准,甚至可以验证一下checksum。 当然可能,在开发第一代Unix的时候,连C语言都没有, Ken Thompson 和 Dennis Ritchie 可是用汇编一行行把Unix敲出来的。

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    C语言这么厉害,它自身又是用什么语言写的?

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    Unix 是用 C 语言编写的吗?

    但是时间到了 1969年,因为种种原因,贝尔实验室的 Ken Thompson 和 Dennis Ritchie 决定放弃Multics,于是贝尔实验室退出了这个项目。 Ken Thompson 和 Dennis Ritchie 决定开发一个更为简单并且高效的操作系统,并把它命名为 Unix,于是他们俩就成为了 Unix 之父。 不过 Ken Thompson 和 Dennis Ritchie 还是从 Multics 上得到很多启发,可以说 Unix 是 Multics 的简化以及更新。 BCPL 与 B 语言 Ken Thompson 和 Dennis Ritchie 最初用汇编语言来开发 Unix,因为在那个时候,所有的操作系统都是用汇编语言来开发的。 Ken Thompson 和 Dennis Ritchie 也受到了鼓舞,他们决定用汇编之外的语言重新开发 Unix。他们最初的选择是 BCPL。

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    监督学习越来越准,我为什么要写bandit问题

    pContextual Bandits使用了线性模型当然也可以使用非线性模型,比如决策树、神经网络如何衡量 p 的不确定性,按照对物品进行排序UCB算法是Frequentist学派的代表,用置信区间来刻画Thompson Sampling是Bayesian学派的代表,用概率分布来刻画抓住了这个核心,我们看看之前的问题冷启动有多冷:一条新闻只被推荐过几次,它的不确定性是很大的,表示这个新闻还很冷,按照对物品进行排序是很有可能把新闻推荐出来的算法和用户反馈的关系

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    推荐系统︱基于bandit的主题冷启动在线学习策略

    1.2 常用的bandit算法——Thompson sampling算法Thompson sampling算法:假设每个臂是否产生收益,其背后有一个概率分布,产生收益的概率为p。

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    Metropolis-Hastings 和 Gibbs sampling

    这时我们就要使用一些 “高档” 的算法,比如下面要介绍的 Metropolis-Hasting 算法和 Gibbs sampling 算法。 Metropolis-Hasting 和 Gibbs sampling 算法本质上是构建概率转移矩阵的不同方法。2. Gibbs sampling 算法 Gibbs sampling 算法是 Metropolis-Hasting 算法的一个特例。很鸡贼的一个特例。 根据上述推导,我们得到 Gibbs sampling 的算法过程。?4. 总结 Metropolist-Hasting 和 Gibbs sampling 是有效的 MCMC 算法,能够解决高维空间的采样问题。

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    那些神一样的程序员

    11975的秋天,Unix光环加身的大神Ken Thompson休了一个长假,他回到了自己的母校,加州大学伯克利分校,他将在这里以访问学者的身份待一学年。 ? (Unix,Go语言发明人Ken Thompson)在伯克利分校,Ken Thompson把Unix v6 安装到了最新的机器PDP 1170上面,并且开设了一门Unix的课程。? 2Ken Thompson通过Unix在伯克利大学激发了黑客精神。 有一天Ken Thompson在PDP 1170 机房“闲逛”的时候,在Unix上随手写了一个不太完善的Pascal编译器,这令Bill Joy大开眼界,原来黑客就是这么玩的啊! 31976年夏天,“休假”满一年的大神Ken Thompson返回了贝尔实验室, 他虽然走了,但是他撒播下的黑客的种子开始生根发芽。

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    C的巨大影响【Programming】

    在Multics项目的最后一次进行中,有四位对项目充满热情的人:Ken Thompson,Dennis Ritchie,Doug McIlroy和JF Ossanna。 Thompson和Ritchie为PDP-7微型计算机开发了一款名为“太空旅行”的游戏。 在他们从事这项工作的同时,Thompson开始实现他们在 Multics 的残骸中开发文件系统的想法。 维基百科的Ken Thompson页面深入探讨了接下来发生的事情:“在写 Multics 的时候,Thompson 创造了 Bon 编程语言。 他还开发了一款名为太空旅行的电子游戏。 最终,Thompson 开发的工具变成了 Unix 操作系统: 一个由 Thompson 和 Ritchie 领导的 Bell 实验室研究人员组成的团队在一个 PDP-7上工作,他们开发了一个分层文件系统程序 1970年,Brian Kernighan 提出了 Unix 这个名字,这是对 Multics 这个名字的双关语 在对 Unix 进行了初步研究之后,Thompson 决定 Unix 需要一种系统编程语言

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    盘点那些像神一样的程序员...

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