확률적 밴딧 1.4 초기 정보를 가진 밴딧 문제에 대한 정보가 알고리즘에게 먼저 알려질 수 있고, 이는 알고리즘의 성능을 개선하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 "초기 정보"는 평균 보상 벡터 $\mu$에 큰 도움을 준다. 초기 정보를 부여하기 위한 두가지 일반적인 방법이 있다: $\mu$에게 "얌전함"(well-behaved)을 강요하는 것, 그리고 베이지안(Bayesian) 사전 확률을 부여하는 것이다. 중요한 후회 범위를 가지는 어떤 모델들은 슬롯의 숫자에 영향을 받지 않고, 따라서 무수히 많은 슬롯을 수용할 수 있다. $\mu$에 얌전함을 강요하는 것 정석적인 모델은 다음과 같다. 슬롯은 $\mathbb{R}^d$ 내의 포인트들과 일치한다. 우리는 $\mu$를 각 슬롯을 알맞는 평균 보상에 연결하..
