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[White, John Myles]のBandit Algorithms for Website Optimization: Developing, Deploying, and Debugging
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Bandit Algorithms for Website Optimization: Developing, Deploying, and Debugging 1 , Kindle版


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商品の説明

内容紹介

When looking for ways to improve your website, how do you decide which changes to make? And which changes to keep? This concise book shows you how to use Multiarmed Bandit algorithms to measure the real-world value of any modifications you make to your site. Author John Myles White shows you how this powerful class of algorithms can help you boost website traffic, convert visitors to customers, and increase many other measures of success.

This is the first developer-focused book on bandit algorithms, which were previously described only in research papers. You’ll quickly learn the benefits of several simple algorithms—including the epsilon-Greedy, Softmax, and Upper Confidence Bound (UCB) algorithms—by working through code examples written in Python, which you can easily adapt for deployment on your own website.

  • Learn the basics of A/B testing—and recognize when it’s better to use bandit algorithms
  • Develop a unit testing framework for debugging bandit algorithms
  • Get additional code examples written in Julia, Ruby, and JavaScript with supplemental online materials

内容説明

This book shows you how to run experiments on your website using A/B testing - and then takes you a huge step further by introducing you to bandit algorithms for website optimization. Author John Myles White shows you how this family of algorithms can help you boost website traffic, convert visitors to customers, and increase many other measures of success. This is the first developer-focused book on bandit algorithms, which have previously only been described in research papers. You'll learn about several simple algorithms you can deploy on your own websites to improve your business including the epsilon-greedy algorithm, the UCB algorithm and a contextual bandit algorithm. All of these algorithms are implemented in easy-to-follow Python code and be quickly adapted to your business's specific needs. You'll also learn about a framework for testing and debugging bandit algorithms using Monte Carlo simulations, a technique originally developed by nuclear physicists during World War II. Monte Carlo techniques allow you to decide whether A/B testing will work for your business needs or whether you need to deploy a more sophisticated bandits algorithm.

登録情報

  • フォーマット: Kindle版
  • ファイルサイズ: 2582 KB
  • 紙の本の長さ: 90 ページ
  • 同時に利用できる端末数: 無制限
  • 出版社: O'Reilly Media; 1版 (2012/12/10)
  • 販売: Amazon Services International, Inc.
  • 言語: 英語
  • ASIN: B00AM86Y0K
  • Text-to-Speech(テキスト読み上げ機能): 有効
  • X-Ray:
  • Word Wise: 有効にされていません
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カスタマーレビュー

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Amazon.com で最も参考になったカスタマーレビュー

Amazon.com: 5つ星のうち4.0 14 件のカスタマーレビュー
5つ星のうち5.0The code examples are nice and re-usable
2017年7月15日 - (Amazon.com)
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5つ星のうち5.0Practical book!
2017年7月24日 - (Amazon.com)
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5つ星のうち3.0Ok, I guess
2016年4月5日 - (Amazon.com)
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5つ星のうち5.0Five Stars
2016年7月3日 - (Amazon.com)
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5つ星のうち1.0One Star
2016年4月10日 - (Amazon.com)
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