多臂老虎机

人类发明了工具

【强化学习】强化学习算法 - 多臂老虎机问题你站在赌场前，有三台老虎机（臂 A 、 B 、 C A、B、C A、B、C），它们的中奖概率分别为 ( p A , p B , p C ) ( p_A, p_B, p_C ) (pA,pB,pC)，但你并不知道具体数值。你有 100 次拉杆的机会，每次只能选择一台机器并拉动其拉杆，若中奖则获得 1 枚筹码，否则 0。你的目标是在这 100 次尝试中，尽可能多地赢得筹码。

【算法业务】基于Multi-Armed Bandits的个性化push文案自动优选算法实践该工作属于多年之前的用户增长算法业务项目。在个性化push中，文案扮演非常重要的角色，是用户与push的商品之间的桥梁，文案是用户最直接能感知的信息。应该说在push产品信息之外，最重要的就是文案，直接能够影响push曝光的打开率。好的文案能够诱导用户点击打开。

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多臂老虎机算法步骤多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）问题是一种经典的优化问题，用于权衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）之间的平衡。在这个问题中，有多个“老虎机”或“臂”，每个臂提供不同的、通常是未知的回报率。目标是通过一系列尝试找到最佳的臂，即提供最大回报的臂。以下是实施多臂老虎机策略的步骤：