Bandit theory, part I
Random topics in optimization, probability, and statistics. By Sébastien Bubeck This week I’m giving two 90 minutes lectures on bandit theory at MLSS Cadiz. Despite my 2012 survey with Nicolo I thought it would be a good idea to post my lectures notes here. Indeed while much of the material is similar, the style of a mini-course is quite different from the style of a survey. Also, bandit theory ha
Blog - RichRelevance
Sign up to receive the latest insight and best practices in personalization Leading commerce solution meets leading hyper-personalization solution to drive rapid digital growth December 08, 2020 San Francisco: RichRelevance, a leader in AI-driven digital experience personalization, today announced an out-of-the-box integration of their personalization suite with Shopify eCommerce Platform. The in
ŷhat | Python Multi-armed Bandits (and Beer!)
There are many ways to evaluate different strategies for solving different prediction tasks. In our last post, for example, we discussed calibration and discrimination, two measurements which assess the strength of a probabilistic prediction. Measurements like accuracy, error, and recall among others are useful when considering whether random forest "works better" than support vector machines on a
バンディットアルゴリズム概論
O'Reillyのバンディット本のまとめ + 自分なりの解釈です。世の中になかなかバンディットの入門がなかったので
バンディットアルゴリズム入門と実践
Tokyowebmining発表用資料です。複数の選択肢がある場合に、どのように選択を行うのが効率的なのか？という問題を解決するためのアルゴリズムです。
Optimism in the Face of Uncertainty: the UCB1 Algorithm
The software world is always atwitter with predictions on the next big piece of technology. And a lot of chatter focuses on what venture capitalists express interest in. As an investor, how do you pick a good company to invest in? Do you notice quirky names like “Kaggle” and “Meebo,” require deep technical abilities, or value a charismatic sales pitch? This author personally believes we’re not thi
第２８回助教の会
今回は数理情報学第１研究室の本多淳也さんに発表していただきました。タイトルは「多腕バンディット問題における漸近最適戦略について」です。本多さんは数理4研で修士をされ、その後数理1研で博士号を今年3月に所得し春から1研で助教をされています。本多さんは情報理論と統計的機械学習の両方に興味をお持ちで、今回の話は主に後者の問題を扱っています。 多腕バンディット問題というのは、ギャンブラーがスロットマシンで金儲けを狙う場合に、 $k$台ある性能の異なるマシンの中から$n$回($n>> k$)プレイする中で各マシンの報酬の期待値を推定し、それに応じて各台のプレイ回数を報酬ができるだけ大きくなるように決める問題です。仮定としては各マシンの報酬がある確率分布の集合に属すること、またその集合（例えばベルヌーイ分布、または正規分布であること）は既知であることです。応用例はギャンブルの他にいくつもあるそうです。
Reddit's "best" comment scoring algorithm as a multi-armed bandit task
User-based scoring is great way to automatically moderate user comments, many websites feature some form of upvote/downvote, digg/bury, agree/disagree, happyface/sadface, etc. voting scheme, this post is about reddit's comment system (pictured), which I happen to be quite fond of (albeit, for a multitude of reasons). The most simple, and most popular, form of moderation on such websites is to ran
A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
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Introduction to contexual bandit
Bandits and Stocks
Adversarial Bandits and the Exp3 Algorithm
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Multi-Armed Bandits
Balancing Earning with Learning: Bandits and Adaptive Optimization - Conductrics
GitHub - johnmyleswhite/BanditsBook: Code for my book on Multi-Armed Bandit Algorithms