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复旦大学_最近邻插补_anaconda安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

复旦大学_最近邻插补_anaconda安装_中国AI数据

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馈设置,其中许多选择an+1基于相同的后验[135],[38]。 B.线性模型 在许多应用中,实验者可用的设计具有可独立改变的组件。例如,在设计广告时,可以选择艺术作品、字体样式和大小;如果每个选项有五个,则可能的配置总数为125。 beta-bernoulli-bandit的thompson抽样算法2 要求:,0:贝塔先验的超参数 1:初始化NA,0=NA,1=I=0,所有A 2:重复 3:对于a=1,…,K做 4 WA β( )+NA, ,0 +NA,O) 5:结束 如果i=i+1结束 直到达到停止标准 一般来说,这个数字在组成部分的数量上是组合增长的。这对诸如前一节讨论的独立beta-bernoulli模型这样的方法提出了挑战:将arms建模为独立的将导致策略必须至少尝试每个选项一次。这在现实世界问题的大空间中很快变得不可行。在本节中,我们将讨论一种参数化方法,该方法通过线性模型捕获手臂之间的依赖关系。为了简单起见,我们首先考虑重值输出y的情况,并在接下来的章节中将此模型推广到二进制输出。 如前所述,我们从指定可能性和先验开始。在线性模型中,很自然地假设
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