Descripción
Al buscar formas de mejorar su sitio web, ¿cómo decide qué cambios hacer? ¿Y qué cambios mantener? Este libro conciso le muestra cómo usar algoritmos de bandidos multibrazo para medir el valor real de cualquier modificación que realice en su sitio. El autor John Myles White le muestra cómo esta poderosa clase de algoritmos puede ayudarlo a aumentar el tráfico del sitio web, convertir visitantes en clientes y aumentar muchas otras medidas de éxito.
Este es el primer libro centrado en desarrolladores sobre algoritmos de bandidos, que anteriormente solo se describían en trabajos de investigación. Aprenderá rápidamente los beneficios de varios algoritmos simples, incluidos los algoritmos epsilon-Greedy, Softmax y Upper Confidence Bound (UCB), trabajando a través de ejemplos de código escritos en Python, que puede adaptar fácilmente para su implementación en su propio sitio web.
- Aprenda los conceptos básicos de las pruebas A/B y reconozca cuándo es mejor usar algoritmos de bandidos
- Desarrolle un marco de prueba unitaria para depurar algoritmos de bandidos
- Obtenga ejemplos de código adicionales escritos en Julia, Ruby y JavaScript con materiales complementarios en línea
Autor: John Myles White
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 03/01/2013
Páginas: 88
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.35 libras
Tamaño: 9.07 alto x 6.99 ancho x 0.23 profundidad
ISBN13: 9781449341336
ISBN10: 1449341330
Categorías BISAC:
- Informática | Programación | Algoritmos
- Informática | Lenguajes | Python
- Informática | Internet | General
Sobre el autor
John Myles White es candidato a doctorado en Psicología en Princeton. Estudia el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones y el comportamiento económico utilizando métodos conductuales y fMRI. Está particularmente interesado en las anomalías de la evaluación de valores.