CHAPTER 1 A/B 테스트부터 시작하자: 베이즈 통계를 이용한 가설 검정 입문
1.1 A/B 테스트의 영향
1.2 앨리스와 밥의 보고서
1.3 확률 분포
1.4 베이즈 정리를 이용한 클릭률 추론
1.5 다른 해결책 1: 반복 모으기
1.6 다른 해결책 2: 베타 분포
1.7 사후 분포를 이용한 결단 내리기
1.8 정리
칼럼: 실험 설계의 기본 원칙
CHAPTER 2 확률적 프로그래밍: 컴퓨터의 도움을 받자
2.1 통계 모델 기술과 샘플링 실행
2.2 진정한 리뷰 점수
2.3 체류 시간 테스트하기
2.4 베이즈 추론을 이용한 통계적 가설 검정을 하는 이유
2.5 정리
CHAPTER 3 조합 테스트: 요소별로 분해해서 생각하자
3.1 찰리의 보고서
3.2 효과에 주목한 모델링
3.3 통계 모델 수정
3.4 완성한 보고서, 잘못된 모델
3.5 모델 선택
3.6 정리
칼럼: 직교 계획과 웹 최적화
CHAPTER 4 메타휴리스틱: 통계 모델을 사용하지 않는 최적화 방법
4.1 마케팅 회의
4.2 메타휴리스틱
4.3 언덕 오르기 알고리즘
4.4 확률적 언덕 오르기 알고리즘
4.5 시뮬레이티드 어닐링
4.6 유전 알고리즘
4.7 정리
칼럼: 유전 알고리즘과 대화형 최적화
칼럼: 웹 최적화와 대화형 최적화
CHAPTER 5 슬롯머신 알고리즘: 테스트 중의 손실에도 대응하자
5.1 소박한 의문
5.2 다중 슬롯머신 문제
5.3 .-greedy 알고리즘
5.4 시뮬레이티드 어닐링 .-greedy 알고리즘
5.5 소프트맥스 알고리즘
5.6 톰슨 샘플링
5.7 UCB 알고리즘
5.8 에렌의 질문에 대한 답변
5.9 정리
칼럼: 최적 슬롯 식별 문제
CHAPTER 6 조합 슬롯머신: 슬롯머신 알고리즘과 통계 모델의 만남
6.1 다시 찰리의 보고서
6.2 선형 모델과 일반화 선형 모델
6.3 MCMC를 슬롯머신에 사용하기
6.4 베이즈 선형 회귀 모델
6.5 LinUCB 알
