8、强化学习中的多臂老虎机与马尔可夫决策过程

强化学习中的多臂老虎机与马尔可夫决策过程

1. 基于函数近似的在线广告问题解决

在解决在线广告问题时，我们可以使用汤普森采样（Thompson Sampling）等方法。以下是具体的步骤和代码实现：
- 生成用户数据 ：编写一个函数从数据集中随机选择用户，返回用户数据和派生的上下文。

def generate_user(df_data):
    user = df_data.sample(1)
    context = user.iloc[:, :-1].values.tolist()[0]
    return user.to_dict(orient='records')[0], context

• 计算后悔值 ：使用后悔值来比较不同版本的上下文老虎机（CB）算法。

def calc_regret(user, ad_inventory, ad_click_probs, ad_selected):
    this_p = 0
    max_p = 0
    for ad in ad_inventory:
        p = ad_click_probs[ad][user['education']]
        if ad == ad_selected:
            this_p = p
        if p > max_p:
            max_p = p