数理情報学演習 1 最適化問題，凸集合・凸関数 2007 年 4 月 26 日 担当: 金森 敬文 (kanamori@is.nagoya-u.ac.jp) 1 最適化 最適化問題は，ある関数 f : Rn → R をある制約条件 x ∈ S ⊂ Rn のもとで最小化
数理情報学演習 1 最適化問題，凸集合・凸関数 2007 年 4 月 26 日 担当: 金森 敬文 (kanamori@is.nagoya-u.ac.jp) 1 最適化 最適化問題は，ある関数 f : Rn → R をある制約条件 x ∈ S ⊂ Rn のもとで最小化 (もしくは最 大化) する，という問題である．具体的には次の２つ • 最小値を達成するような x ∈ S の数学的な条件 (最適性条件)． • 最小値や解を具体的に計算するためのアルゴリズム について考える． 最適化問題は，関数 f : Rn −→ R と集合 S ⊂ Rn に対して 最小化 f(x) 条件 x ∈ S と記述される．上の最適化問題は，「最小化」を「min」，「条件」を「s.t. (subject to)」と書いて min f(x) s.t. x ∈ S (1) と記述することが多い． 例 1. 学校の配置
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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