https://articlescad.com/1-411202.html
https://notes.io/w4f9D
https://borup-lee-2.blogbright.....net/fu-tu-niu-niu-y
https://yamcode.com/4-29341-29
https://anotepad.com/notes/j6qmmsnq
Table Of Content 強化學習初探 - 從多臂山君機問題説起3 在21點過五關中破解成功的秘訣 Emixbet電運娛樂體育Emixbet電運娛樂博彩資訊|Emixbet電運娛樂足球ft8305好用5 強化學習初探 - 從多臂山君機問題説起3 在 python實現【16】 中，爾們把三個搖臂當前的獲勝次數(1+s)和失敗次數（1+f）作為參數傳入numpy.random.beta()方式中計算各搖臂的後驗貨勝率，然後選擇當前勝率最大的搖臂去玩下一次。 測試的結果出偶的好： Tompson sampling策略的均勻回報是現在策略中最好的，0.05的錯誤率在效用函數中算是相對低的。 。然則如果在更複雜的場景下，計算後驗分佈的複雜度也會相應添加。所以須要更齊點的評估某一算法的應用。這裏有更詳
Gefällt mir
Kommentar
Teilen
