carlo

基于Monte Carlo 的策略评估

基于MonteCarlo的策略评估在强化学习中，MonteCarlo是一种被广泛用到的方法。这种方法主要是从经验experience中拟合数值，本质上就是从不同的采样中获得结果，然后将其平均。由于最后当采样的数量达到一定的数量级后，这种方法可以很好地拟合我们想要的函数。这里有一个很有意思的demo，展现的是MonteCarlo如何应用在评估π\piπ的数值上。https://academo.org

Longlongaaago·2024-02-15 07:36

【MAC】Multi-Level Monte Carlo Actor-Critic阅读笔记

基本思想：利用多层次蒙特卡洛方法（Multi-LevelMonteCarlo，MLMC）和Actor-Critic算法，解决平均奖励强化学习中的快速混合问题。快速混合？在强化学习中，当我们说一个策略"混合得快"，是指该策略在探索和利用之间达到一个良好的平衡，从而使学习过程更快、更有效。提出的背景：现有的强化学习方法在后端使用的是stochasticgradientdescent（随机梯度下降），基

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:41

亚洲首位艺术家黄建南，跻身世界名流，美国著名影星都甘当粉丝！

比如KellyLeBrock，JeffHuffman，SteveNash，EvanderHolyfield，Carlo

陈洪标写字说画·2024-01-25 17:19

利用Monte Carlo进行数值积分（二）

进步空间很大的算法版本话说去年6月的一个周六，我很无聊地发了一个帖子，写了一个自己感觉有点无聊的帖子。Matlab多重积分的两种实现【从六重积分到一百重积分】https://withstand.blog.csdn.net/article/details/127564478这个帖子居然成了我这种懒人随性瞎写的博文中阅读量、收藏量和评论量最多的一个。很多人对我不写说明，不写例子提出了意见，开头我写的那

大福是小强·2024-01-14 10:48

强化学习的数学原理学习笔记 - 蒙特卡洛方法（Monte Carlo）

文章目录概览：RL方法分类蒙特卡洛方法（MonteCarlo，MC）MCBasicMCExploringStartsMCε-Greedy本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理，大部分内容来自西湖大学赵世钰老师的强化学习的数学原理课程（参考资料1），并参考了部分参考资料2、3的内容进行补充。系列博文索引：强化学习的数学原理学习笔记-RL基础知识强化学习的数学原理学习笔记-基于模型（Model-

Green Lv·2024-01-08 15:12

长周期房贷背后数学陷阱-蒙特卡洛算法Monte Carlo揭秘断供为何越来越多

python风控模型·2024-01-06 14:36

机器学习 alphaGo — monte carlo search tree（1）

alphaGoalphaGo可能已经渐渐地淡出了人们的视野。但是他出现是有一定历史意义。alphaGo两次登上自然杂志封面。第二次是因为alphazero而登上自然杂志，这次分享以alphaGo为基础进行分享，分别是两个话题一个是神经网络，一个是今天将的蒙特卡罗搜索树方法。图我们回顾一下机器学习的历史，早在1996年，深蓝就曾经战胜过人类国际象棋冠军。在沉浸了将近20年后才再次在围棋上战胜人类。在

zidea·2024-01-06 13:38

model-free：Monte Carlo Methods-prediction

文章目录前言MonteCarloMethods（MC）1.特点2.策略评估3.first-visitMC策略评估4.every-visitMC策略评估5.价值函数更新方式总结前言RL学习笔记——蒙特卡洛算法MonteCarloMethods（MC）基于动态规划的求解值函数与策略需要知道环境的模型，也就是状态转移函数与奖励函数，而蒙特卡洛采样方法是不需要知道这些内容即可求解值函数与最优策略。1.特点

爱宇小菜涛·2023-12-28 01:16

房贷背后数学陷阱-蒙特卡洛算法Monte Carlo揭秘断供为何越来越多（硬核收藏）

python机器学习建模·2023-12-17 12:37

python之使用蒙特卡洛方法估计圆周率π

importrandomimportmatplotlib.pyplotaspltdefmonte_carlo_pi(num_samples):inside_circle=0inside_x,inside_y

奋进的大脑袋·2023-12-17 06:10

FAST MONTE CARLO ALGORITHMS FOR MATRICES II （快速的矩阵分解策略）

DrineasP,KannanR,MahoneyMW,etal.FastMonteCarloAlgorithmsforMatricesII:ComputingaLow-RankApproximationtoaMatrix[J].SIAMJournalonComputing,2006,36(1):158-183.问题我们有一个矩阵，我们需要对其进行矩阵的分解，很完美很经典的一种方法就是SVD,但是这

馒头and花卷·2023-12-06 07:58

2023-04-17

packagecom.suanfa.test;\n\nimportjava.util.Scanner;\n\n//蒙特卡罗法求π\npublicclassMente_Carlo{\npublicstaticvoidmain

挽风不能死·2023-12-03 07:32

MATLAB蒙特卡洛（Monte Carlo）方法求椭圆面积

MATLAB蒙特卡洛方法求椭圆面积代码代码在某个规定的范围内随机打点，找到满足条件的点，并数一下这些点的数量与总的随机点数量的比，就OK了。关键是设置条件。代码clear;clc;n=10000;%随机数的个数a=51/2;%长半轴b=29/2;%短半轴%生成随机数x=rand(1,n);y=rand(1,n);%改变随机数的范围x=2*a.*x-a;y=2*b.*y-b;r=(1/(a*a)).

纳米狮子·2023-11-22 23:47

蒙特卡洛树搜索 Monte Carlo Tree Search

什么是MCTS？全称MonteCarloTreeSearch，是一种人工智能问题中做出最优决策的方法，一般是在组合博弈中的行动（move）规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。MCTS受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。超越博弈游戏本身，MCTS理论上可以被用在以{状态state，行动action}对定义和用模拟进行预测输出结果的任何领域。基本

Lezvin·2023-11-16 12:45

AI强度相关的研究：MCTS 蒙特卡洛树搜索 Monte Carlo Tree Search

提供具有挑战性的人工智能对手是使视频游戏令人愉悦和身临其境的重要方面。太简单或反之太难的游戏可能会让玩家感到沮丧或无聊。动态难度调整是一种方法，旨在通过为对手提供量身定制的挑战来改进传统的难度选择方法，从而使挑战对玩家来说处于最佳水平。这项研究使用蒙特卡洛树搜索（MonteCarloTreeSearch）方法对三种不同的动态难度调整方法进行了玩家评估，并评估了它们对玩家享受度，真实感和感知难度的影

Lezvin·2023-11-16 12:45

【Monte Carlo Tree Search Methods】MCTS 蒙特卡洛搜索树学习笔记

之前本科的时候有学过这个算法，写了一个五子棋的小demo，不过现在忘记了很多。所以在捡起来看一看。记录一下我的学习。简介蒙特卡洛搜索树和蒙特卡洛算法还是有区别的，mcts是一类数搜索算法，可以解决探索空间巨大的问题，比如围棋算法，AlphaGo就是用的mcts。如果对于空间小，层数浅的问题，可以直接使用穷举来计算。但是对于空间非常大的问题，计算能力跟不上，就只能使用mcts了。mcts包括四个步骤

马里奥奥利奥·2023-11-16 12:11

蒙特卡洛树搜索Monte Carlo Tree Search（MCTS)

讲解蒙特卡洛树搜索的视频资源：蒙特卡洛树搜索up主的特点是会把背景知识都简单介绍一下，帮助理解

懂技术的喵·2023-11-16 12:09

蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）揭秘

一.什么是蒙特卡洛树搜索蒙特卡洛树搜索(MCTS)是一种启发式搜索算法，一般用在棋牌游戏中，如围棋、西洋棋、象棋、黑白棋、德州扑克等。MCTS与人工神经网络结合，可发挥巨大的作用，典型的例子是2016年的AlphaGo，以4:1的比分战胜了韩国的9段棋手李世石。二.蒙特卡洛树搜索与蒙特卡罗方法的区别蒙特卡罗方法使用随机抽样来解决其他方法难以或不可能解决的确定性问题，是一类计算方法的统称。它被广泛用

アナリスト·2023-11-16 12:07

蒙特卡洛方法、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS) 学习

文章目录1.从多臂赌博机说起2.UCB3.蒙特卡洛树搜索4.伪代码提出一个问题：假设你当前有n个币，面前有k个赌博机。每个赌博机投一个币后摇动会产生随机的产出，你会怎么摇？1.从多臂赌博机说起蒙特卡洛方法利用了一个基本的思想：随机模拟。根据大数定理、多次采样最终得到的样本均值可以估计变量的期望。现代的(随机模拟)统计模拟方法由数学家乌拉姆提出、由Metropolis命名为蒙特卡洛方法、蒙特卡洛是一

zhou_zjuer·2023-11-16 12:06

Monte Carlo Tree Search (MCTS) 蒙特·卡罗尔树搜索

MonteCarloTreeSearch为什么要学习MCTS一部分原因是过去12年AI最大的成就莫过于AlphaGo，一个超越任何人类的围棋玩家引入基于模型的RL思想和规划(planning)的好处IntroudctionModel-BasedReinforcementLearning前面的博文：从经验中直接学习价值函数或者策略这篇博文：从经验中直接学习模型(TransitionorRewardm

从流域到海域·2023-11-16 12:05

机器学习算法之蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）

大家好！欢迎来到今天的博客。在本文中，我们将深入探讨机器学习领域中的一个非常强大且广泛应用的算法——蒙特卡洛树搜索（MonteCarloTreeSearch，MCTS）。不论你是一名机器学习新手还是一个有经验的开发者，我将以通俗易懂的方式向你介绍MCTS的基本原理、应用领域以及如何实现它。让我们一起踏上这个有趣的学习之旅吧！什么是蒙特卡洛树搜索（MCTS）？蒙特卡洛树搜索，通常简称为MCTS，是一

洞深视界·2023-11-16 12:03

MCTS蒙特卡洛树搜索（The Monte Carlo Tree Search）

1、简介蒙特卡罗树搜索是一类树搜索算法的统称，简称MCTS。它是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法，且在搜索空间巨大的游戏中会比较有效。从全局来看，蒙特卡洛树搜索的主要目标是：给定一个游戏状态来选择最佳的下一步。等常见应用包括AlphaGo、象棋、围棋AI程序等。算法过程选择(Selection)选择能够最大化UCB值的结点。扩展(NodeExpansion)创建一个或多个子结点。仿真(Roll

恣睢s·2023-11-16 12:30

蒙特卡洛方法（Monte Carlo method，也有翻译成“蒙特卡罗方法”）

蒙特卡洛方法（MonteCarlomethod，也有翻译成“蒙特卡罗方法”）是以概率和统计的理论、方法为基础的一种数值计算方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解，故又称随机抽样法或统计试验法。上述就是蒙特卡洛方法的基本概念，比较抽象，下面结合实际工作中的理解，谈一谈对蒙特卡洛方法的一些认识。（1）首先，蒙特卡洛不是个人名，而是个地名，说明该方法与

DL-ML·2023-11-13 00:55

用java写蒙特卡洛模拟_java算法3_蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)求PI和椭圆面积

蒙特卡洛方法，是一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数来解决很多计算问题的方法。蒙特卡洛方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙特卡洛，该城市以×××业闻名，而蒙特卡洛方法正是以概率为基础的方法。这里我们使用这种方法求PI的值和椭圆的面积：求PI：假设有一半径为1的圆，那么其面积就是PI的值,1/4圆的面积就是PI/4。现在有边长为1的正方形包括这1/4的圆，如下图所示：现

小崔个人精进录·2023-11-13 00:24

Monte Carlo Integration 蒙特卡罗方法求积分附简单例题+代码

摘要蒙特卡罗积分是一种基于随机抽样的统计方法。打个比方，要想知道抛出硬币得到正面的概率，随机投1000次，得到500次左右，推测出概率应该为12\frac{1}{2}21。差不多是这意思，比较著名的例子是W.S.戈塞特使用随机抽样来研究现在被称为“学生t”统计数据的分布。随着计算机的出现及发展，该方法也得到发展。文章目录摘要方法概述书本例题课上例题课后习题方法概述概述∫abg(x)dx\int_a

糖醋代码文·2023-11-13 00:23

蒙特卡罗方法（Monte Carlo method）浅入

蒙特卡罗方法概述蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征，故借用赌城蒙特卡罗命名。蒙特卡罗方法的提出蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战

「已注销」·2023-11-13 00:23

AAAI18最佳论文：Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search

本文为翻译AAAI18最佳论文：Memory-AugmentedMonteCarloTreeSearch，如有错误，还望指正。转载请说明出处。记忆增强的蒙特卡洛树搜索摘要我们在本文中提出记忆增强的蒙特卡洛树搜索（Memory-AugmentedMonteCarloTreeSearch，M-MCTS）并对其进行了评估，提供了利用在线实时搜索的泛化能力的新方法。M-MCTS的核心思想是将MCTS结合一

manba_·2023-11-05 20:28

A Survey of Monte Carlo Tree Search Method 笔记以及中文翻译概要

摘要：MCTS蒙特卡罗树搜索（MonteCarloTreeSearch）结合了精确的树搜索和随机采样的搜索方法，其在围棋和很多领域取得了瞩目的成就。本文对近五年的与其相关的文章做了总结，包括起源、变种、提高其性能的方法、应用领域做了介绍。1简介MCTS是一个通过在决定空间内随机采样建立搜索树，从而得出最佳决策的方法，在AI领域已有广泛应用。自其被提出的五年时间以来，其在围棋领域的应有鼓舞着人们。通

bowean·2023-11-05 20:57

Introduction to Monte Carlo Tree Search

https://jeffbradberry.com/posts/2015/09/intro-to-monte-carlo-tree-search/IntroductiontoMonteCarloTreeSearchMon07September2015byJeffBradberryThesubjectofgameAIgenerallybeginswithso-calledperfectinforma

算法学习者·2023-11-05 20:26

【Algorithm】最容易理解的蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）算法

看了不少解读和笔记，本文把最容易理解的解读做个总结。1.蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)，是一种“统计模拟方法”。20世纪40年代，为建造核武器，冯.诺伊曼等人发明了该算法。因赌城蒙特卡洛而得名，暗示其以概率作为算法的基础。假设我们要计算一个不规则形状的面积，我们只需在包含这个不规则形状的矩形内，随机的掷出一个点，每掷出一个点，则N+1，如果这个点在不规则图形内则W+1

Code_LT·2023-11-05 20:26

Matlab用Copula模型进行蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟和拟合股票收益数据分析

最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。最近，copula在仿真模型中变得流行起来。Copulas是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法。使用copula，数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定的copula来提供变量之间的相关结构来构建多变量分布。双变量分布以及更高维度的分布都是可能的。相关视频：Copula算法原理

拓端研究室·2023-10-25 02:05

《从掷骰子到阿尔法狗：趣谈概率》

很多人都听说过概率或统计中的蒙特卡罗（Monte-Carlo）方法，说白了就是利用大量数据在统计的基础上进行计算的方法。蒙特卡罗不是人名，是法国边上一个袖珍小国摩纳哥中著名赌场的名字。

姑苏慕容复·2023-10-17 20:29

《致命女人2》大结局预测：Rita干掉Alma，只有两人活到最后

Vern通过调查发现了Isabel和Carlo的谋杀案与Bertram有关，内心纠结这个重大发现

叶秋臣·2023-10-05 13:31

Monte Carlo

importjava.util.Scanner;importjava.util.Random;publicclassMonteCarlo{privatestaticScannerinput;staticdoublemontePI(intn){inti,sum;doublePI;doublex,y;sum=0;Randomr=newRandom();for(i=1;i

綿綿_·2023-09-26 14:26

用Monte Carlo方法计算π

考虑坐标(x,y),x,y都在[0,1)里取，那么就可以得到在单位正方形里随机投点的效果。如果还满足限制条件x2+y2≤1，那么认为落在了¼圆内。n:#(x,y)insquarem:#(x,y)in¼circle那么就有m/n=π/4,从而可以估计π的数值大小。取n=一千，一万，五万来算近似值，n增大，近似程度越好。但是其精确度比数值积分和泰勒级数算π要低。在对精确度要求不高的场合，可以选择蒙特卡

ifeelok·2023-09-24 13:02

讲解：STAT40410、UCD Monte Carlo、R、RC/C++|Java

UCDMonteCarloinference-STAT404102019-2020NialFrielAssignment4Hand-indate:Monday25thofNovember,12pm1)Youarehiredasastatisticiantoinvestigateabsenteisminacompany.YoubelievethatabsensesfollowaPoisson(λ)d

guoxingbiao·2023-09-14 14:17

iServer通过服务实例动态化管理MongoDB万级瓦片集应用实践

作者：Carlo文章目录数据特点项目难点优化方案先了解“服务实例动态化管理”功能特性“服务实例动态化管理”应用场景优化1：开启服务实例动态化管理优化2：同时设置一个特定服务关闭动态管理持续存活优化3：将服务配置信息存储到

supermapsupport·2023-08-26 04:14

MATLAB + VS 2015混合编程并调试

个人亲历，有一段Monte-Carlo仿真的MATLAB代码，在Intel8700K+32G的机器上，运行时间在1周左右，经过C++重构核心代码后，可以在2天内完成。

易夕奂·2023-08-21 11:52

强化学习（四） - 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）及实例

强化学习（四）-蒙特卡洛方法（MonteCarloMethods）及实例4.蒙特卡洛方法4.1蒙特卡洛预测例4.1:Blackjack(21点)4.2动作价值的蒙特卡洛估计4.3MonteCarlo控制例4.2:21点的解法4.4蒙特卡洛控制的无探索启动4.5通过重要性采样进行Off-policy预测4.6增量实现4.7Off-policy蒙特卡洛控制4.8案例:21点游戏4.8.1实验环境的使用

Stan Fu·2023-08-05 19:12

对比Monte-Carlo与TD算法（Sarsa，Q-learning）【Code 3.附带MonteCarlo代码实现】

对比Monte-Carlo与TD算法（Sarsa，Q-learning）【Code3.附带MonteCarlo代码实现】ThisnoterecordshowtheauthorbegintolearnRL.Boththeoreticalunderstandingandcodepracticearepresented.ManymaterialarereferencedsuchasZhaoShiyu

木心·2023-08-05 02:32

【学习强化学习】六、DQN算法原理及实现

文章目录参考资料前言1.StateValueFunction1.1StateValueFunctionEstimation1.1Monte-Carlo(MC)-based1.2TD-based1.3MC

CHH3213·2023-08-04 14:23

matlab仿真比较器,[转载]比较器失调仿真方法（Monte Carlo仿真 & matlab处理）

本文主要参考AchimGraupner-《AMethodologyfortheOffset-SimulationofComparator》，这篇文章可以从Designer-Guide.org上获取，这里主要是写下具体步骤，也便于自己做个备份。为什么需要用MonteCarlo仿真？在研究比较器失调(offset)时，我们需要考虑各个工艺角(corner)对比较器失调的影响，但是通过用MonteCar

勤婧知浩·2023-06-23 18:41

matlab仿真比较器,比较器失调仿真方法（Monte Carlo仿真 & matlab处理）

本文主要参考AchimGraupner-《AMethodologyfortheOffset-SimulationofComparator》，这篇文章可以从Designer-Guide.org上获取，这里主要是写下具体步骤，也便于自己做个备份。为什么需要用MonteCarlo仿真？在研究比较器失调(offset)时，我们需要考虑各个工艺角(corner)对比较器失调的影响，但是通过用MonteCar

weixin_39620278·2023-06-23 18:40

MindSpore：强化学习基础-蒙特卡洛(Monte Carlo)

在接触强化学习过程中，大家可能在很多场合听说蒙特卡洛这个词，例如MonteCarloTreeSearch，MonteCarloCFR。实际即便在策略梯度(PolicyGradients)算法中也使用了蒙特卡洛方法，本文将介绍MonteCarlo算法和在强化学习中的应用。基本概念MonteCarlo方法源于20世纪40年代，由冯.诺依曼，斯塔尼斯拉夫·乌拉姆在核武器研究过程中提出。和许多以作者名字(

·2023-06-23 15:52

拓端tecdat|Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6689原文出处：拓端数据部落公众号在本文中，188个国家基于这19个社会经济指标聚集在一起，使用Python实现的蒙特卡罗K-Means聚类算法。通过将类似国家分组在一起并对其进行概括，聚类可以减少发现有吸引力投资机会所需的工作量。在讨论聚类国家和得出结论的结果之前，本文详细介绍了距离度量，聚类质量测量，聚类算法，K-Means聚类算法。聚类理论

·2023-06-22 11:30

模拟退火算法（SA）

它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性

Linux加油站·2023-06-17 06:20

蒙特卡洛算法（Monte Carlo algorithm）求圆周率

蒙特卡洛算法是统计模拟算法的一种，蒙特卡洛算法的数学理论基础是大数定理，在事件发生次数多的情况下，利用事件发生的频率作为时间发生概率的近似值统计问题可直接求解，对于连续问题可不用离散化与穷举法相对比而言，属于随机搜索，而穷举法属于给定特定规则的搜索下面给出一个实例，来让蒙特卡洛算法求出圆周率在一个2*2的矩形内，随机生成点，求在圆中相对矩形的数量比例，从而推出圆周率推导过程：矩形面积：圆的面积=所

星空_MAX·2023-06-14 08:06

强化学习之Grid World的Monte Carlo算法解析【MiniWorld】SYSU_2023SpringRL

强化学习之GridWorld的MonteCarlo算法解析【MiniWorld】SYSU_2023SpringRL题目以及思路代码结果算法解析代码算法流程题目以及思路环境在这篇博客强化学习原理及应用作业之动态规划算法【SYSU_2023SpringRL】里面介绍了，不再赘述。看看提示：蒙特卡洛方式在每次episode结束后（即从每次env.reset()到一个回合结束，结束可能有两个原因，一是环境

旋转的油纸伞·2023-04-21 14:52

用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24535最近我们被客户要求撰写关于COPULA的研究报告，包括一些图形和统计输出。最近，copula在仿真模型中变得流行起来。Copulas是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法使用copula，数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定的copula来提供变量之间的相关结构来构建多变量分布。双变量分

·2023-04-19 01:39

强化学习之入门笔记（一）

入门强化学习基本元素主要元素核心元素二、基础概念1、马尔科夫链2、马尔科夫“链”3、强化学习中的Q值和V值更复杂的未来Q和V的意义V值的定义Q值的定义V值和Q值关系从Q到V从V到Q4、使用蒙地卡罗方法（Monte-Carlo

一只楚楚猫·2023-04-17 09:51

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