Multi-armed bandit algoritmos vs Elevación de modelado

Question

Multi-armed Bandit: http://en.wikipedia.org/wiki/Multi-armed_bandit

Levantamiento de Modelado: http://en.wikipedia.org/wiki/Uplift_modelling

Cómo son estos dos enfoques diferentes? En qué se parecen? Es uno mejor que el otro?

Edit: Si un escenario de ejemplo se necesita, considere lo siguiente. Estamos colocando los anuncios de banner en línea y desea orientar el derecho de las personas. Básicamente, las personas que si se presentan con el anuncio son más propensos a tomar una acción deseada. Esto suena como una Elevación del Modelo de problema, pero no estoy seguro de si bandido armado también es aplicable en este caso.

Answer 1

Casi cinco meses sin respuesta! He aquí cómo yo la entiendo: elevar los modelos de uso resultados obtenidos de un estudio aleatorizado experimento de control para elegir mejor los objetivos para el próximo ciclo. Multi-armed bandit problemas no tienen control y experimental de los grupos. En su lugar, es un problema de la línea de aprendizaje, donde cambia entre los diferentes tratamientos sobre la marcha.