我是靠谱客的博主 开放高山,这篇文章主要介绍找最佳餐馆(multiarmed bandit problem)机器学习笔记1,现在分享给大家,希望可以做个参考。

找最佳餐馆 

1. k个餐馆,每个餐馆的服务服从一个服务,也就是在一个餐馆吃一次饭,并不能知道是否是最好吃的。多吃几次,找出最佳餐馆。餐馆众多,难以实现。

2. 如何才能使风险趋近于0,也就是找到最佳收益。multiarmed bandit problem。误差与n有关,每次找餐馆,不是选择分最高的餐馆,而是分+误差最高的餐馆(考虑了在这个餐馆吃的次数n)

R(s)

3, 推荐系统,找到最好的item。考虑以前的item, 分高(条件1),次数少(条件2),考虑新颖性?

Pure exploration in multi-armed bandits problems 


最后

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