contextual：在 R 中评估上下文多臂老虎机问题
机器学习
2020-01-03 v4 最优化与控制
机器学习
摘要
在过去十年中，上下文老虎机算法因其在解决序贯决策问题（从在线广告和金融到临床试验设计与个性化医疗）中的有效性和灵活性而日益流行。与此同时，迄今为止令人惊讶地鲜有选项能让研究者和从业者以标准化方式模拟和比较大量新颖及已有的老虎机算法。为助力弥合分析研究与经验评估之间的这一差距，本文介绍了面向对象的 R 包“contextual”：一个用户友好且通过其面向对象结构易于扩展的框架，可通过仿真与离线分析对上下文及无上下文老虎机策略进行并行化比较。
引用
@article{arxiv.1811.01926,
title = {contextual: Evaluating Contextual Multi-Armed Bandit Problems in R},
author = {Robin van Emden and Maurits Kaptein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.01926},
year = {2020}
}
备注
55 pages, 12 figures