机器学习-初级进阶（Thompson 抽样算法）

一、Thompson 抽样算法

原理

代码实现

数据

Ad 1  Ad 2  Ad 3  Ad 4  Ad 5  Ad 6  Ad 7  Ad 8  Ad 9  Ad 10
1     0     0     0     1     0     0     0     1      0
0     0     0     0     0     0     0     0     1      0
0     0     0     0     0     0     0     0     0      0
0     1     0     0     0     0     0     1     0      0...

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import randomdataset = pd.read_csv("Ads_CTR_Optimisation.csv")d = 10
N = 10000
numbers_of_rewards_1 = [0] * d
numbers_of_rewards_0 = [0] * d
ads_selected = []
total_reward = 0for n in range(N):ad = 0max_random = 0for i in range(d):random_beta = random.betavariate(numbers_of_rewards_1[i] + 1, numbers_of_rewards_0[i] + 1)if random_beta > max_random:max_random = random_betaad = iads_selected.append(ad)reward = dataset.values[n, ad]if reward:numbers_of_rewards_1[ad] += 1else:numbers_of_rewards_0[ad] += 1total_reward += reward
print(total_reward)plt.hist(ads_selected)
plt.title("Histogram of ads selections")
plt.xlabel("Ads")
plt.ylabel("Number of times each ad was selected")
plt.show()

由数据看出4号广告被投放的次数基本占据90%，并且10000次投放点击量2603这个数是变化的但基本在2600左右浮动，相比于置信区间上界算法有非常大的提升

Thompson抽样算法-TSA vs 置信区间上界-UCB

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