此为《强化学习》第二章。多臂赌博机问题描述问题描述略。理想状态下，如果我们可以知道做出行为aaa时得到的期望价值，那问题就结了，按期望选择最大的就好了。它的表达式为： q∗(a)≐ERtAt=aq∗(a)≐ERtAt=aq_*(a) \doteq \mathbb{E} R_t A_t = a 其中，选择行为aaa的理论期望价值q∗(a)q∗(a)q_*(a)多臂赌博机 MultiArm Bandits 这章针对非关联性的只有一个状态（可关联就是指有多个不同状态）的简化情况，讨论强化学习和监督学习的区别，或者说评估性反馈和指导性反馈的区别，以及两者的结合。 k臂赌博机 上下文赌博机（Contextual Bandit） 在原来的Part 1中讨论的多臂赌博机问题里，只有一个赌博机，它可以被当做一个槽机器。我们的agent可选行动的范围就是从赌博机的多个臂中选一个拉动。通过这样做，获得一个1或者1的回报。
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多臂赌博机问题
多臂赌博机问题-多臂老虎机问题， MAB 问题简介 先来介绍下 MAB（Multiarmed bandit problem，多臂赌博机） 问题，有一个赌博机，一共有 k 个摇臂，玩家每次投一个游戏币后可以按一个摇臂，每个摇臂按下后都有可能吐出硬币作为奖励，但是每个摇臂吐出硬币的概率分布是未知的，玩家的目标是获得最大化的累积奖赏。第2章 多臂赌博机问题 ¶ 第2章 多臂赌博机问题 区分强化学习与其他类型学习的最重要特征是，它使用训练信息来 评估 所采取的行动，而不是通过给予正确的行动来 指导 。 这就是为了明确寻找良好行为而产生积极探索的需要。 纯粹的评价反馈表明所采取的
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关于多臂赌博机问题（包含上下文赌博机问题）和强化学习的区别请参考： 参考文献： 1Reinforcement Learning An Introduction 2增强学习笔记 第二章 多臂赌博机问题 3多臂赌博机，multiarmed bandit problem（1）： 4AI学习笔记之——多臂老虎机(Multiarmed 多臂赌博机是一类非常简单的问题，它只包含一种情景，但可以说明强化学习中的一些基本方法。1 1 多臂 赌博 机 多臂 赌博 机是指一类 问题 ，这类 问题 重复的从 kk 个行为(action)中选择一个，并获得一个奖励(reward)，一次选择的时间周期称为一个时间步(time
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