R语言contextual包说明文档（版本 0.9.8.4）

返回R语言所有包列表

Agent 代理人
agent 代理人
arms 绘图
average 绘图
Bandit 强盗：超类
bandit 强盗：超类
BasicBernoulliBandit 强盗：BasicBernoulliBandit
BasicGaussianBandit 强盗：BasicGaussianBandit
BootstrapTSPolicy 政策：汤普森抽样与在线引导
check_history_data 绘图
clear_data_table 历史
clipr 剪辑向量
ContextualBernoulliBandit 土匪：天真的伯努利土匪
ContextualBinaryBandit 强盗：背景
ContextualEpochGreedyPolicy 策略：一种时空高效的上下文线性强盗算法
ContextualEpsilonGreedyPolicy 策略：具有唯一线性模型的ContextualEpsilonGreedyPolicy
ContextualHybridBandit 土匪：背景杂交土匪
ContextualLinearBandit 班迪特：背景班迪特
ContextualLinTSPolicy 策略：具有唯一线性模型的线性汤普森抽样
ContextualLogitBandit 土匪：背景土匪
ContextualLogitBTSPolicy 策略：上下文策略
ContextualPrecachingBandit 班迪特：背景预测班迪特
ContextualTSProbitPolicy 策略：上下文移动策略
ContextualWheelBandit 班迪特：背景车轮班迪特
ContinuumBandit 强盗：继续
cumulative 历史
data_table_factors_to_numeric 转换中的所有因子列数据表到数字
dec 减量
dinvgamma 逆伽马分布
do_plot 绘图
do_step 代理人
EpsilonFirstPolicy 策略：Epsilon优先
EpsilonGreedyPolicy 策略：Epsilon Greedy
Exp3Policy 策略：Exp3
FixedPolicy 策略：固定臂
formatted_difftime 设置difftime对象的格式
generate_bandit_data 强盗：超类
get_action 策略：超类
get_arm_context 返回手臂的上下文向量
get_context 强盗：超类
get_data_frame 历史
get_data_table 历史
get_full_context 获取所有手臂的完整上下文矩阵
get_global_seed 查找。随机种子在全球环境中
get_t 代理人
gg_color_hue 绘图
gittinsbrezzilai 策略：在单抗问题中选择武器的Gittins近似算法。
GittinsBrezziLaiPolicy 策略：在单抗问题中选择武器的Gittins近似算法。
GradientPolicy 策略：梯度
History 历史
inc 增量
ind 公式中使用的即时指示函数
initialize_theta 策略：超类
inv Choleski（或QR）分解的逆。
invgamma 逆伽马分布
invlogit 逆Logit函数
is_rstudio 检查是否在RStudio中
LifPolicy 策略：带锁定反馈的连续体Bandit策略
LinUCBDisjointOptimizedPolicy 策略：具有唯一线性模型的LinUCB
LinUCBDisjointPolicy 策略：具有唯一线性模型的LinUCB
LinUCBGeneralPolicy 策略：具有唯一线性模型的LinUCB
LinUCBHybridOptimizedPolicy 策略：具有混合线性模型的LinUCB
LinUCBHybridPolicy 策略：具有混合线性模型的LinUCB
load 历史
mvrnorm 从多元正态分布模拟
OfflineBootstrappedReplayBandit Bandit:离线引导重播
OfflineDirectMethodBandit 强盗：离线直接方法
OfflineDoublyRobustBandit 强盗：离线双倍健壮
OfflineLookupReplayEvaluatorBandit Bandit:带查找表的脱机重播
OfflinePropensityWeightingBandit Bandit:离线倾向加权重播
OfflineReplayEvaluatorBandit Bandit:离线重播
ones_in_zeroes 由0和1组成的向量
one_hot 一个热编码数据表柱
optimal 绘图
OraclePolicy 策略：Oracle
pinvgamma 逆伽马分布
Plot 绘图
plot.History 上下文历史的绘图方法
plot.history 上下文历史的绘图方法
Policy 策略：超类
policy 策略：超类
post_initialization 强盗：超类
print.History 上下文历史的打印方法
print.history 上下文历史的打印方法
print_data 历史
prob_winner 二项式获胜概率
qinvgamma 逆伽马分布
RandomPolicy 策略：随机
rinvgamma 逆伽马分布
run 模拟器
sample_one_of 从向量或列表中抽取一个元素
save 历史
set_data_frame 历史
set_data_table 历史
set_external 从RStudio更改默认绘图设备
set_global_seed 设置。随机种子到预先保存的值
set_parameters 策略：超类
set_reward 策略：超类
set_t 代理人
sherman_morrisson 谢尔曼-莫里森逆
Simulator 模拟器
simulator 模拟器
sim_post 二项式后验模拟器
SoftmaxPolicy 策略：Softmax
summary.History 上下文历史的摘要方法
summary.history 上下文历史的摘要方法
sum_of 列表的总和
theta 策略：超类
ThompsonSamplingPolicy 政策：汤普森抽样
UCB1Policy 政策：UCB1
UCB2Policy 政策：UCB2
value_remaining 潜在剩余价值
var_welford 韦尔福德方差
which_max_list 获取列表中的最大值
which_max_tied 随机断开领带获得最大值