蒙特卡洛方法
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[一起学RL] 蒙特卡洛方法及其实例实现
关注我们，一起学习~上一节我们介绍了策略迭代和价值迭代两种方式来解决MDP下的决策问题，但是这两个方法都是需要模型已知的，即需要知道S,A,P,R,γ。但是现实生活中还有一种常见情况，即我们无法知道转移概率P，我们可以知道智能体可以执行哪些动作，因为这是我们设置的，可以知道他会经历哪些状态，也可以从环境的反馈中得到回报值，但是由于环境的复杂性而导致我们无法对环境建模，从而无法得到P。这时可以采用免
日期 2023-06-12 10:48:40
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=17884在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来（最终）确定后验分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频：马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markov regime
日期 2023-06-12 10:48:40
Algorithm之MC：基于Matlab实现通过蒙特卡洛方法模拟二维布朗运动
Algorithm之MC：基于Matlab实现通过蒙特卡洛方法模拟二维布朗运动 目录 输出结果 设计代码 输出结果 基于Matlab实现通过蒙特卡洛方法模拟二维布朗运动 设计代码 %基于Matlab实现通过蒙特卡洛方法模拟二
日期 2023-06-12 10:48:40传染病SIR模型及蒙特卡洛方法
传染病模型的Matlab实现 一、符号说明二、基本公式三、基本数据处理四、rβ参数估计及模型简化五、SIR模型MATLAB实现及分析六、蒙特卡洛方法的实现及分析七、模型改进八、文章说明
日期 2023-06-12 10:48:40
【Pytorch】第 3 章 ：进行数值估计的蒙特卡洛方法
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞&
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法(四)吉布斯采样
机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法——吉布斯采样 引言回顾：MH采样算法基于马尔可夫链的采样方式细致平衡原则与接收率 MH采样算法的弊端吉布斯采样方法吉布斯采样的采样过程吉布斯采样的推导
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法(三)MH采样算法
机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法——MH采样算法 引言回顾：马尔可夫链与平稳分布马尔可夫链平稳分布 MH采样算法采样思路MH采样算法过程 引言 上一节介绍了马
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记马尔可夫链蒙特卡洛方法(二)马尔可夫链与平稳分布
机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法——马尔可夫链与平稳分布 引言回顾：蒙特卡洛方法马尔可夫链与平稳分布马尔可夫链平稳分布细致平衡 关于平稳分布的补充马尔可夫链的本质平稳分布的收敛性证明
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法(一)蒙特卡洛方法介绍
机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法——蒙特卡洛方法介绍 引言回顾：近似推断蒙特卡洛方法采样方法介绍基于概率分布的采样方法拒绝采样拒绝采样的缺陷与自适应拒绝采样重要性采样 附：
日期 2023-06-12 10:48:40
强化学习代码实战-02马尔科夫决策（蒙特卡洛方法）
import numpy as np import random #状态转移概率矩阵 #很显然,状态4(第5行)就是重点了,要进入状态4,只能从状态2,3进入(状态2,3对于完成此项任务价值很大) P = np.array([ [0.5, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0], [0.5, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0
日期 2023-06-12 10:48:40利用蒙特卡洛方法对面积进行近似估算
#对如下红色图形进行面积估算x = np.linspace(0, 2, 1000)#在0~2之间产生1000个样本点x y = x **3 #求出对应的y值 plt.plot(x, y) plt.fill_between(x, y, where=(y >0), color='red', alpha=0.5)#画出y>0的面积进行填充 plt.show() 该红色区域
日期 2023-06-12 10:48:40