バンディットアルゴリズム入門と実践
39. 実際の使用イメージ 試行数 アーム1期待値 アーム2期待値 アーム3期待値 活用or探索 0(0/0) 0(0/0) 1 1(1/1) 0(0/0) 2 1(1/1) 0(0/1) 3 1(1/1) 0(0/1) 4 1(2/2) 0(0/1) 5 1(2/2) 0.5(1/2) 6 1(2/2) 0.5(1/2) 7 8 0.66(2/3) 0.5(1/2) 9 0.5(2/4) 0.5(1/2) 10 0.4(2/5) 0.5(1/2) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/1) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) ・・・最も期待値の高いアーム 39 探索 探索 探索 探索 探索 探索 活用 活用 活用 活用 ランダム選択 引くアーム 結果 1 2 3 1 2 3 - アーム1 アーム2 アーム3 アーム1 アーム2
SmartNewsを支える機械学習
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/Read less
確率的勾配降下法+α の話をしました - kisa12012の日記
先日PFIセミナーにて，「SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来」というタイトルで発表をしました！発表の機会を設定して頂いたPFIの皆様，ありがとうございます．スライドは以下になります． SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来 from Hidekazu Oiwa 確率的勾配降下法(SGD)はシンプルで大規模データから”そこそこの”解を得るには非常に有効なアルゴリズムです．一度自分で実装してSGDを回してみたことのある人も多いと思います． 一方で 結局ステップ幅の設定が大変 正規化とか前処理しないとそれほど上手く動いてくれない などなどSGDには欠点も多く，たくさんの人が使う際に苦しめられてきた現実もあるのではないでしょうか． 今回の発表では，SGDの欠点を克服するため，およびさらなる長所を加えるための，最新の+α拡張研究について紹介しました． 内容は， ステップ幅設定に今後悩まさ
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正規表現入門 星の高さを求めて
