关于MAB, CB, RL三个问题的理解

一、三个接近的问题

1. 多臂老虎机MAB(Multi-armed bandit problem)

   1. 概念讲的最简单易懂的：https://blog.csdn.net/yfzhandd1989/article/details/79082414?utm_source=blogxgwz2

   2. 我的理解：MAB就是一个老虎机，上面有多个臂，要解决的问题是选择拉哪个臂得到最多的奖励。只要拉足够多的次数，就知道每个臂的期望回报，然后去拉期望回报最高的那个臂即可。

   3. 精髓：MAB是没有状态的或者说状态是一样的，都是面对同一个MAB，学习的是reward最大的动作a，即先学习a->r，然后选最大r对应的a。学到最后，只会反复做一个最优动作。

2. 上下文赌博机CB(Contextual Bandit)

   1. 概念理解https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/78996398

   2. 我的理解：其实就是多个MAB摆成一排，面对任意一个MAB，选择拉哪个臂的问题；

   3. 精髓: CB在MAB问题上增加了状态。学习的是对于任意一个状态，采取什么动作，使得r最大。学到最后，针对一个状态，只会选择一个最优动作。

3. RL：(s, a)->(s',r)

   1. 概念理解：MDP问题

   2. 我的理解：增加了状态转移和延迟reward

   3. 精髓：学到最后，针对一个状态，只会先把一个最优动作。

二、三个问题的解法

1. MAB问题：多次采样，得到期望；迭代的话，大概率选择当前平均最高的动作，小概率去探索新的动作

2. CB问题：每个状态，多次采样，得到期望；迭代的话，同上

3. RL问题：Q-learning等

三、三个问题如何在业务场景上区分

状态是否只有一个，如果只有一个，那么是MAB问题；

如果有多个状态，看下执行动作后，状态是否有转移，如果无转移那么是CB问题；

如果执行动作后，状态有转移，那么就是RL问题，无需关心reward有没有延迟，无延迟即gamma=0，有延迟，则gamma != 0。故判断一个问题是不是RL问题关键在于状态是否有转移而非有无延迟reward。

四、这三个问题和监督学习的区别

其实，思考清楚了MAB/CB问题和监督学习的区别就差不多了，MAB/CB是一个从历史经验中学习决策的问题，使数值奖赏最大；而监督学习是从历史经验中学习打哪个标签的问题，没有奖赏可言；RL与监督学习的区别还在于：有状态转移，而监督学习对应的特征是客观独立的。

最后

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