• Байесовские многорукие бандиты против A/B тестов
    +1
    еще один вопрос… надеюсь последний…
    вот поведение меняется каждые 2000 итераций… в коде параметры постоянно апдейтятся и вседствие чего поведение на каждом следующем промежутке смазывается, но тем не менее удается определить каждый раз удачную руку… поэтому и графики разные… иначе если бы параметры затирались каждый новый этап… то графики были бы одинаковыми…
    Вопрос… существуют ли механизмы… диагностики… может меры какой-то… что-то по типу тригера… который бы говорил что судя всего поведение меняется и удавалось старую историю каким-то образом отбрасывать из статистики… и апдетить не все результаты а только последние…
  • Байесовские многорукие бандиты против A/B тестов
    +1
    У вас еще кстати каждый раз в коде с бандитами… выводиться что Winner is 4… это наверное опечатка… там в коде надо наверное исправить и написать:

    print 'Winner is %i' % estimated_winner
  • Байесовские многорукие бандиты против A/B тестов
    0
    да. совершенно верно…
  • Байесовские многорукие бандиты против A/B тестов
    +2
    еще один вопрос к автору… вызывает вопросы фраза
    «Для этого идеально подходит бета распределение по трем причинам:»
    разве если мы предпологаем что мы случайная величина имеет распределение бернулли… то при проведении эксперементов.и попытках установить параметр данного распределения у нас есть другие варианты кроме того как считать что сам параметр имеетраспределение Бета?? это же автоматически вытекает… мы ничего выбирать нем ожем… или я не прав… Спасибо большое…
  • Байесовские многорукие бандиты против A/B тестов
    0
    Прошу исправить ошибки в первой формуле… после того как написано что k имеет распределение Бернулли.
    1. p c маленькой буквы это плотность… там должна стоять вероятность P
    2. убрать из с правой стороны k=1 ведь k присутствует и слева…
    3. с левой стороны поменять местами в показателях степеней k и k-1местами иначе при k=1 вероянсть будет равна тета… Спасибо