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greedy演算法 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文
本課程全部關於 A / B 測試。
無所不在的A / B測試。行銷，零售，新聞來源，線上廣告等。
A / B測試是關於比較的事情。
如果你是資料科學家，而且你想告訴公司的其他人，“標誌A比標識B好”，那麼你不能只是說沒有使用數字和統計來證明它。
傳統的A / B測試已經存在了很長一段時間，它的定義非常近似和混亂。
在這個課程中，雖然我們將進行傳統的A / B測試，以了解其複雜性，但我們最終將會得到的是貝葉斯機器學習的方式。
首先，我們將看看是否可以通過自適應方法改進傳統的A / B測試。這些都可以幫助你解決探索-開發兩難的困境。
你將會了解到在強化學習( reinforcement learning )的背景下你可能聽說過的 epsilon-greedy 演算法。
我們將使用類似於UCB1的演算法對 epsilon-greedy 演算法進行改進。
最後，我們將透過使用完全貝葉斯方法來改進這兩者。
https://softnshare.com/bayesian-machine-learning-in-python-ab-testing/
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無所不在的A / B測試。行銷，零售，新聞來源，線上廣告等。
A / B測試是關於比較的事情。
如果你是資料科學家，而且你想告訴公司的其他人，“標誌A比標識B好”，那麼你不能只是說沒有使用數字和統計來證明它。
傳統的A / B測試已經存在了很長一段時間，它的定義非常近似和混亂。
在這個課程中，雖然我們將進行傳統的A / B測試，以了解其複雜性，但我們最終將會得到的是貝葉斯機器學習的方式。
首先，我們將看看是否可以通過自適應方法改進傳統的A / B測試。這些都可以幫助你解決探索-開發兩難的困境。
你將會了解到在強化學習( reinforcement learning )的背景下你可能聽說過的 epsilon-greedy 演算法。
我們將使用類似於UCB1的演算法對 epsilon-greedy 演算法進行改進。
最後，我們將透過使用完全貝葉斯方法來改進這兩者。
為什麼貝葉斯方法在機器學習中會讓我們有興趣？
這是一個完全不同的機率思考的方法。
這是一個典範轉移。
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greedy演算法 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文
--課程已於 2020 年 1 月更新--
課程全部關於 A / B 測試。
無所不在的A / B測試。行銷，零售，新聞來源，線上廣告等。
A / B測試是關於比較的事情。
如果你是資料科學家，而且你想告訴公司的其他人，“標誌A比標識B好”，那麼你不能只是說沒有使用數字和統計來證明它。
傳統的A / B測試已經存在了很長一段時間，它的定義非常近似和混亂。
在這個課程中，雖然我們將進行傳統的A / B測試，以了解其複雜性，但我們最終將會得到的是貝葉斯機器學習的方式。
首先，我們將看看是否可以通過自適應方法改進傳統的A / B測試。這些都可以幫助你解決探索-開發兩難的困境。
你將會了解到在強化學習( reinforcement learning )的背景下你可能聽說過的 epsilon-greedy 演算法。
我們將使用類似於UCB1的演算法對 epsilon-greedy 演算法進行改進。
最後，我們將透過使用完全貝葉斯方法來改進這兩者。
為什麼貝葉斯方法在機器學習中會讓我們有興趣？
這是一個完全不同的機率思考的方法。
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