一文读懂蒙特卡洛算法：从概率模拟到机器学习模型优化的全方位解析
爱德华·蒙克(Edvard Munch)的"蒙特卡洛赌场的轮盘桌"(1892) 蒙特卡洛方法的起源与发展 1945年，在第二次世界大战即将结束之际，一场看似简单的纸牌游戏引发了计算领域的重大突破。这项突破最终导致了蒙特卡洛方法的诞生。参与曼哈顿计划的科学家斯坦尼斯劳·乌拉姆在康复期间深入思考了纸牌游戏中的概率问题。他意识到通过反复模拟，可以有效地近似复杂的概率问题。随后乌拉姆与同事约翰·冯·...
【机器学习】算法术语、决策函数、概率模型、神经网络的详细讲解（图文解释）
一、机器学习算法术语1）数据集（Data Set），训练集（Training Set），验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）数据集分为训练数据和测试数据。测试数据集合即为测试集，是需要应用模型进行预测的那部分数据，是机器学习所有工作的最终服务对象。为了防止训练出来的模型只对训练数据有效，一般将训练数据又分为训练集和验证集，训练集用来训练模型，而验证集一般只用来验证模....
PETS：伯克利大神Sergey Levine指导的概率集成轨迹采样算法
论文题目：Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models所解决的问题？ 基于模型的强化学习算法由于要使用一个深度神经网络去学习一个环境model，而纯神经网络这种大参数的近似函数求解会带来很多缺陷，比如说计算开销，对于环境的不确定性无法很好的表征，由于参数量比较大，其求....
【每日算法Day 98】慈善赌神godweiyang教你算骰子点数概率！
题目链接LeetCode 面试题60. n个骰子的点数[1]题目描述把 n 个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为 s。输入 n，打印出 s 的所有可能的值出现的概率。你需要用一个浮点数数组返回答案，其中第 i 个元素代表这 n 个骰子所能掷出的点数集合中第 i 小的那个的概率。说明：1 <= n <= 11示例1输入： 1 输出: [0.16667,0.16667,0.166....
概率图推断之变量消除算法
概率图推断之变量消除算法 接下来，我们将注意力转向图模型中的推断问题。 给定概率模型（如贝叶斯网络或马尔可夫随机场），我们真正关注的是如何使用它来解决问题，例如判断给定的邮件是不是垃圾邮件。更确切地说，我们关注两类问题： 边际推断：在我们将所有其他变量相加后，模型中给定变量的概率是多少（例如垃圾邮件vs非垃圾邮件） $$p(y=1) = \sum_{x1} \sum{x2} ...
【路径规划】基于粒子群算法的新型概率密度无人机作战路径规划附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
基于matlab模拟四类CFAR检测算法的检测概率与SNR的关系
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【蝴蝶算法】基于随机惯性权重策略+最优邻域扰动策略+动态转换概率策略的蝴蝶算法求解单目标优化问题附matlab代码IBOA
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【鲸鱼算法】基于融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法PTMWOA求解单目标优化问题附matlab代码
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【基础算法】概率算法 & C++实现
●蒙特卡洛问题#include<iostream> #include<cmath> #include<ctime> #include<cstdlib> using namespace std; class gailv { public: gailv() { cout << "输入点的数量：" << endl; ...
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