[일반] 통계 알못인데 이런계산을 하고싶으면 뭐 공부하면 되냐?

[익명(221.155)]

책상위에 주사위가 여러개 있는데

각각의 주사위는 생긴게 다 다름 ( 주사위라고 표현했는데 사실은 균일한 분포가 아니고 각각의 이산확률분포가 있음 )

각각의 주사위는 한번 굴리는데에는 비용이 들고 그비용은 주사위마다 다름

내가 가진 자산안에서 주사위를 굴려서 주사위눈의 수 합이 최대가 되게 하고싶다면

뭘 공부해서 뭘 계산하면 됨?

[익명(211.250)]

bandit이라는 전통적인 제어 문제고 푸는 방법이야 뭐 많음. 어렵게 풀려면 한없이 어려워지는 문제인데, 몇가지 가정 하에서는 솔루션을 도출할 수 있음. 현실적으로는 Thompson sampling을 많이 써.

[익명(211.250)]

거기에 입력 변수에 따라서 확률이 달라진다면 contextual bandit이라고 하는데, 그게 요즘 말로 강화학습임.

[익명(211.250)]

https://web.stanford.edu/~bvr/pubs/TS_Tutorial.pdf
<< Thompson sampling 튜토리얼인데 사실 대단한 논리는 없음. 그냥 하나씩 던져보면서 불확실성을 제거해 나가는 과정을 formalize 한거야.

[익명(221.155)]

와 고맙다 ㅋㅋㅋ 내가 뭘 모르는지도 모르는 상태였는데 이제 배우기만 하면되겠구만

[+(foobarbaz)]

multi-armed bandit은 보통 bandit 아웃풋의 확률분포를 우리가 모를때 많이 사용하고, 만일 각 주사위 확률들을 이미 다 아는 상황이면 적당히 최적화문제로 바꿔서 걍 풀어도 될거같음

[익명(211.250)]

ㅇㅇ 주사위 확률을 아는 경우라면 그냥 knapsack 문제지.

[익명(211.250)]

밑에 223.131 얘는 그냥 아무말 대잔치 하는거같은데 무시해라;

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[익명(221.155)]

그렇게까진 안하고 bandit 관련으로 쫙 찾아보려고 했는데 최대가능도? 이것도 찾아볼게 고마워 ㅋㅋㅋ

[ㅇ(49.166)]

확률쪽 관심있으면 마팅게일 공부하는 것도 추천

[익명(223.38)]

또 그 정신병자 왔다갔나 뭔 최대가능도가 여기서 나와 ㅋㅋ knapsack problem 맞고 알고리즘 문제 풀다보면 나옴

[익명(dlwlrms)]

기대값 최대화하는건 걍 lp라 통계보단 최적화쪽 내용임 - dc App