割引: ￥ 1,778 (52%)
Kindle 価格: ￥1,624

(税込)

獲得ポイント:
16ポイント (1%)

ご購入時にプロモーションが適用されます

これらのプロモーションはこの商品に適用されます:

一部のプロモーションは他のセールと組み合わせることができますが、それ以外のプロモーションは組み合わせることはできません。詳細については、これらのプロモーションに関連する規約をご覧ください。

今すぐお読みいただけます: 無料アプリ
を購読しました。 続刊の配信が可能になってから24時間以内に予約注文します。最新刊がリリースされると、予約注文期間中に利用可能な最低価格がデフォルトで設定している支払い方法に請求されます。
「メンバーシップおよび購読」で、支払い方法や端末の更新、続刊のスキップやキャンセルができます。
Kindleアプリのロゴ画像

無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません。

ウェブ版Kindleなら、お使いのブラウザですぐにお読みいただけます。

携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。

KindleアプリをダウンロードするためのQRコード

著者をフォロー

John Myles White
フォロー
何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。

Bandit Algorithms for Website Optimization: Developing, Deploying, and Debugging (English Edition) 1st 版, Kindle版

英語版 John Myles White (著) 形式: Kindle版
5つ星のうち4.3 49
すべての形式と版を表示

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
Previous page
  1. ISBN-13
    978-1449341336
  2. 版
    第1
  3. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  4. 出版社
    O'Reilly Media
  5. 発売日
    2012/12/10
  6. 言語
    英語
  7. ファイルサイズ
    2534 KB
  8. すべての詳細を表示
Next page
Amazon スマイルSALE ゴールデンウィーク 開催中
期間限定！人気商品がお買い得。ポイントアップキャンペーン実施中
Amazon スマイルSALE ゴールデンウィーク を今すぐチェック

商品の説明

著者について

John Myles White is a PhD candidate in Psychology at Princeton. He studies pattern recognition, decision-making, and economic behavior using behavioral methods and fMRI. He is particularly interested in anomalies of value assessment.

登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B00AM86Y0K
  • 出版社 ‏ : ‎ O'Reilly Media; 第1版 (2012/12/10)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2012/12/10
  • 言語 ‏ : ‎ 英語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 2534 KB
  • 同時に利用できる端末数 ‏ : ‎ 無制限
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効にされていません
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 90ページ
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.3 49

著者について

著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。
John Myles White

John Myles White

Brief content visible, double tap to read full content.
Full content visible, double tap to read brief content.

著者の本をもっと発見したり、よく似た著者を見つけたり、著者のブログを読んだりしましょう

カスタマーレビュー

星5つ中4.3つ
5つのうち4.3つ
49グローバルレーティング

この商品をレビュー

他のお客様にも意見を伝えましょう
カスタマーレビューを書く

上位レビュー、対象国： 日本

日本からの0件のレビューとお客様による3件の評価があります

他の国からのトップレビュー

すべてのレビューを日本語に翻訳
Otto
5つ星のうち5.0 The code examples are nice and re-usable
2017年7月14日にアメリカ合衆国でレビュー済み
Amazonで購入
Not heavy on the theory.

The code examples are nice and re-usable. Web optimization is a nice context for an introduction RL or bandit algorithms.

I would recommend this as supplementary Reinforcement Learning Study material to get you in the practice of implementing what you learn.

For someone that's been going through some of the denser machine learning texts by Murphy, Bishop, or Sutton, reading this is a cake walk.

I say it is a cake walk because of its liberal use of analogy, and step by step walk-throughs that define a simple algorithm (Greedy Epsilon) and iteratively add(and explain) small layers of complexity to it, to build up something a lot more complicated(Softmax annealing Bandit).
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
 レポート
Amazon Customer
5つ星のうち4.0 Four Stars
2016年7月15日にカナダでレビュー済み
Amazonで購入
Good
レポート
Rob K
5つ星のうち5.0 Five Stars
2016年4月9日に英国でレビュー済み
Amazonで購入
Great book good food for thought
レポート
Ana
5つ星のうち4.0 easy-going
2015年10月26日にスペインでレビュー済み
Amazonで購入
Se trata de un libro sencillo, no entra al detalle, pero la idea intuitiva te la da.
Recomendable para principiantes en el tema.
レポート
Pranab Ghosh
5つ星のうち4.0 Four Stars
2015年6月15日にアメリカ合衆国でレビュー済み
Amazonで購入
Good overview of the popular MAB algorithms. Does not include exhaustive coverage of all algorithms.
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
 レポート
問題を報告

この商品には、不適切な内容が含まれていますか?
報告
この商品は、著作権を侵害していると思いますか?
報告
この商品には、品質または書式設定の問題が含まれていますか?
報告