Thompson sampling, one armed bandits, and the Beta distribution

แชร์
ฝัง
  • เผยแพร่เมื่อ 12 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 26

  • @marcin.sobocinski
    @marcin.sobocinski 2 ปีที่แล้ว +9

    That's the clearest and easiest to understand explanation of Thompson sampling I've ever seen! Thank you!

  • @arturoaltamirano1376
    @arturoaltamirano1376 2 ปีที่แล้ว +5

    A real talent to explain complex math in simple and clear terms. Excellent use of graphics and animation.

  • @andrewt929
    @andrewt929 ปีที่แล้ว

    “Best” (most intuitive, concise, and practical) explanation of both Thompson sampling and OAB I’ve found. Rivtik should be jealous.

  • @aritramandal5855
    @aritramandal5855 2 ปีที่แล้ว +3

    Such an informative video. All these complex concepts are cleared so nicely and simply.

  • @srinivasanbalan2469
    @srinivasanbalan2469 3 ปีที่แล้ว +3

    You are the best teacher always, Dr. Serrano. Thanks for the upload.

  • @lenkapenka6976
    @lenkapenka6976 3 ปีที่แล้ว +1

    EXCELLENT Video! And one of the few that explain the Bandit problem clearly and succinctly with Thompson sampling.

  • @rng1160
    @rng1160 3 ปีที่แล้ว +3

    another great video, really appreciate the simplicity and knowledge in it

  • @priyasearcher
    @priyasearcher 3 ปีที่แล้ว +1

    Thank u so much sir... Want more videos on machine learning and deep learning topics

  • @JackLiu-xn4jz
    @JackLiu-xn4jz 11 หลายเดือนก่อน

    Because there's no Chinese subtitle in the video so I would like use English to reply the comment。 the video is cool and easy to understand and I understand it and benefit from it lot. Thank you, thank you very much

  • @busn311
    @busn311 2 ปีที่แล้ว +4

    8:23 an error in the third graph when adding the third trial. The graph should move skew to the right instead of left.

    • @SerranoAcademy
      @SerranoAcademy  2 ปีที่แล้ว +1

      You’re right, thank you for the correction!

  • @ullibowyer
    @ullibowyer 9 หลายเดือนก่อน +1

    9:17 you say "picking a random point from the distribution" which makes it seem like the x coordinate is randomly chosen. I think it's much clearer to say draw a random sample from the distribution.

  • @etienneboutet7193
    @etienneboutet7193 3 ปีที่แล้ว +1

    Thank you for this video. Very informative as always !

  • @user-wr4yl7tx3w
    @user-wr4yl7tx3w ปีที่แล้ว +1

    How doe Thompson sampling ensure we choose the unexplored machine? Did you make that clear in the video explanation?

  • @abdealiarsiwala5485
    @abdealiarsiwala5485 9 หลายเดือนก่อน

    Amazing explaination!

  • @yashasvibhatt1951
    @yashasvibhatt1951 3 ปีที่แล้ว

    Hi Luis, I have a doubt, at 8:46 how did M2, M3 and M4 achieved a Right Skewed, Left Skewed and Right Skewed curves respectively

  • @samvrittiwari351
    @samvrittiwari351 3 ปีที่แล้ว

    Happy Teachers day sir
    Love from India.
    🙂

  • @sgodse
    @sgodse ปีที่แล้ว

    Great video.

  • @tvvt005
    @tvvt005 8 หลายเดือนก่อน

    5:52 kindly distinguish between likelihood and probability,i am a little lost here

  • @robmarks6800
    @robmarks6800 2 ปีที่แล้ว

    Very well done!

  • @cernejr
    @cernejr 3 ปีที่แล้ว

    Nice video, I learned something today.

  • @cssambit
    @cssambit 3 ปีที่แล้ว

    Great video ☺️

  • @matheussales4861
    @matheussales4861 3 ปีที่แล้ว

    Awesome

  • @kasraamanat5453
    @kasraamanat5453 2 ปีที่แล้ว

    ❤️

  • @420_gunna
    @420_gunna 5 หลายเดือนก่อน

    Explanation doesn't make it clear how the "bonus" to unexplored machines actually comes into play

  • @enes5345
    @enes5345 2 หลายเดือนก่อน

    nice