Vi studerar multi-class bandit förutsägelse, ett online inlärningsproblem där eleven endast får en partiell feedback i varje försök som visar om den förutsagda klassetiketten är korrekt. Prospektering vs. exploatering tradeoff strategi är en välkänd teknik för online-inlärning med ofullständig feedback (dvs bandit setup). Banditron [8], en flerklassig inlärningsalgoritm för banditinställning, maximerar run-time-vinsten genom att balansera mellan prospektering och exploatering med en fast kompromissparameter. Banditrons prestanda kan vara ganska känslig för valet av avräkningsparameter och därför är effektiva algoritmer för att automatiskt justera denna parameter önskvärda. I detta dokument föreslår vi tre inlärningsstrategier för att automatiskt justera avräkningsparametern för Banditron. Vår omfattande empiriska studie med flera verkliga datauppsättningar verifierar effektiviteten av den föreslagna metoden för att lära prospektering kontra exploatering kompromiss parameter.
I detta sammanhang presenterades inlärningsstrategier för att automatiskt justera avräkningsparametern för Banditmodellen.
Learning to trade off between exploration and exploitation in multiclass bandit prediction
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}