Willy Allison发现，他们之所以能屡屡得手，貌似是因为….已经有人参透了老虎机的返奖规律。 玩家发炮是否可以捕获鱼取决于概率值，而每次的概率值又和抽水率有关。 抽水率调高后，玩家最直接的体验就是鱼变得难以捕获了。 ，转几次看看运气，已经成为了生活习惯，不同于国内玩家将之视为一夜暴富的机会，经常有人陷入其中无法自拔。
随后的理论分析可以表明，该算法在保持期望后悔度上界O 不变的情况下，可以将用户在不同基站之间切换次数的数学期望上界降低为常数阶。 在玩家开始玩游戏的时候，老虎机的算法机制会在每分钟内发出一百个随机数，它们将会制造出一个特定的组合。 随机生成器在玩具单击按钮的时选择的数字决定了屏幕上显示的字符。 因此，玩家可以“影响”游戏结果的唯一方法是选择按下按钮的时间。 当结果出现在屏幕上时，系统会立即计算玩家是赢是输以及输赢的多少，并更新其余额信息。
这样做的目的是，希望在老虎机被“预热”并更频繁地派彩时，玩家将有足够的资本以胜利者的身份结束战斗。 这一假设本质上具有投机性，并没有确凿的证据支持这一理论。 不过，如果您已经在取胜，那么增加投注放手一搏可能会有意想不到的收获。 对渐进式老虎机游戏的玩家来说，他们的目的都是为了赢得头奖。 由于各个玩家的注金不断叠加，奖池可能非常可观。 因此，如果您想在渐进式老虎机游戏中试试手气，一定要符合游戏对投注金额的规定。
例如：数值A（整套）为较为难出奖项，数值B（整套）为较为容易出奖项，则A为友好程度较低，B为友好程度较高。 友好程度：友好程度也就是老虎机的“难度”，因为老虎机为概率游戏，因此用“难易”来区分个人觉得不太恰当，因此一般会用“友好程度”来表示。 从字面上理解，也就是玩家在玩游戏时，体验到的是正反馈为主还是负反馈为主。
与强化学习不同，多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，算是最简单的“和环境交互中的学习”的一种形式。 多臂老虎机中的探索与利用（exploration vs. exploitation）问题一直以来都是一个特别经典的问题，理解它能够帮助我们学习强化学习。 本文主要考虑的是稳定环境下的解决方案，即基站产生奖励值的概率分布是恒定不变的。 但是正如前文的讨论中所指出，当用户面临动态变化的网络环境时，其需要频繁重新开始学习过程。 而本文所提算法为在动态环境下的部署使用提供了很好的基础。 本文利用多臂老虎机模型提出一个低复杂度的无线网络用户接入算法。
- 根据他的多年赌博经验，赌场的每个老虎机的赢率是不同的，但是每个老虎机的赢率是不会变化的，根据江湖传闻这家赌场存在一个老虎机赢率大于50%，他的策略就是找到那个赢率最大的老虎机。
- D随机数生成器是一个计算机程序，它依据某种算法来确定哪种组合将会被选中然后出现在屏幕上。
- 俄罗斯禁赌之后，他失去了工作，但此后他发现了这一生财之道，花了六个月时间最终找到了破解老虎机算法的秘密。
- 在第一本书《马老师谈数学科学》中，刘寻宇用马老师的语气讲解了100多道数学题，主要是用图表。
他从师傅那里学到的是Epsilon-greedy和Upper sure confidence（UCB）的方法。 Epsilon-greedy的算法就是Epsilon比例的次数选择非最佳的方案，1-Epsilon比例的次数选择当前最佳的方案。 Epsilon就是需要人工选择的比例，比如10%的时候都是选择非当前最佳的方案，而90%的时候选择当前最佳的方案。