monte

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介

蒙特卡罗(MonteCarlo)方法，也称为计算机随机模拟方法，是一种基于"随机数"的计算方法。一起源这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。MonteCarlo方法创始人主要是这四位：StanislawMarcinUlam,EnricoFermi,JohnvonNeumann（学计算机的肯定都认识这个牛人吧）和NicholasMetropolis。StanislawMarc
zzzxxv·2020-09-17 09:12

蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation）

1、蒙特卡罗模拟简介蒙特卡罗模拟，也叫统计模拟，这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的，其基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪，人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率"。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。本世纪40年代电子计算机的出现，特别是近年来高速电子计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为
weixin_34242331·2020-09-17 09:22

蒙特卡罗模拟概述(Monte Carlo Simulation)

Overview蒙特卡洛(MonteCarlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的MonteCarlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。基本思路针对实际问题建立一个简单且便于实现的概率统计模型，使所求的量（或解）恰好是该模型某个指标的概率分
iteye_15147·2020-09-17 08:09

【论文摘要】Bayes-Adaptive Monte-Carlo Planning and Learning for Goal-Oriented Dialogues

本文仅为个人对论文的一点理解，如果有不对的地方烦请指正戳我看论文原文论文背景1.战略对话任务（谈判）：模型有着一定的任务，通过生成语言来与其它模型进行谈判，最终达到自己利益的最大化。2.该任务上的强化学习：先训练模型的语言能力，然后利用强化学习增强模型的决策能力，希望模型学会如何决策，从而生成带有策略的回复。3.朴素的强化学习势必会让模型慢慢的偏离人类语言。4.贝叶斯推断和蒙特卡洛树搜索决策，本文
LZJ209·2020-09-13 18:30

《强化学习Sutton》读书笔记（四）——蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）

此为《强化学习》第五章。上一节中的动态规划方法需要知道整个environment的信息，但有的时候，我们只有经验(Experience)（比如一组采样），而对environment没有任何其他知识；或者我们有一个可以交互的黑盒，通过黑盒可以进行仿真得到experience，但具体黑盒内的概率模型也是不知道的（或者非常难以计算的）。这种情况下，动态规划方法不再适用，蒙特卡洛方法(MonteCarlo
yucong96·2020-09-13 04:47

蒙特卡罗（Monte Carlo）方法计算圆周率π

一、蒙特卡洛（MonteCarlo）方法简介蒙特卡洛是一个地名，位于赌城摩纳哥，象征概率。蒙特卡洛（MonteCarlo）方法是由大名鼎鼎的数学家冯·诺伊曼提出的，诞生于上世纪40年代美国的“曼哈顿计划”。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。二、计算圆周率π的原理一个正方形内部相切一个圆，圆和正方形的面积之比是π/4。在这个正方形内部，随机产生n个点（这些点服从均匀分布）
辰冬·2020-09-10 18:35

一文详解蒙特卡洛（Monte Carlo）法及其应用

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习已经开始更新了，欢迎大家订阅~任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料。其他平台（知乎/B站）也是同名「图灵的猫」，不要迷路哦~概述蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本
闻人翎悬·2020-09-10 16:33

A Basic Introduction and Implementation about Sequential Monte Carlo

######Thearticleismyownunderstanding,anycommenttothisarticleiswelcomed,andpleasefeelfreetoapproachmeifyouhaveanyquestion.Intheeraofbigdata,gigabytesorterabytesofdataareavailabledaybyday.Givenamodel,it
PeterSheng·2020-08-26 15:59

强化学习中的蒙特卡洛（monte-carlo）算法和时序差分算法

【未完成】蒙特卡洛蒙特卡洛是一类通用算法，思想是通过随机采样逼近真实，这里只介绍在强化学习中的应用。最初的想法应该是连续运行多个周期，比如经历了两次(s,a)，并且计算了对应的Gt，那么q(s,a)取之平均就可以了，但实际上，为了优化策略或者值函数，不能这样多次采样后直接计算，而是每次采样（一周期）就迭代计算并更新。特点周期性更新：一整个周期结束了（到达了终点）才回进行一个更新（更新所有经历过的s
zhaoying9105·2020-08-25 01:23

强化学习(Reinforcement Learning)学习笔记DAY01（RL分类和Q Learning简单例子）

还有另外一种分类：回合更新（Monte-Carloupdate）和单步更新（Temporal-Differenceupdate）。
沙鳄鱼·2020-08-25 01:28

《reinforcement learning：an introduction》第五章《Monte Carlo Methods》总结

由于组里新同学进来，需要带着他入门RL，选择从silver的课程开始。对于我自己，增加一个仔细阅读《reinforcementlearning：anintroduction》的要求。因为之前读的不太认真，这一次希望可以认真一点，将对应的知识点也做一个简单总结。注意：本章考虑model-free的prediction和control，仍然有两种方法，policyiteration和valueiter
mmc2015·2020-08-25 00:58

强化学习实践（1）：简单介绍

文章目录从监督学习到强化学习RL算法有哪些（我们要实践哪些）Model-free和Model-based基于概率(Policy-Based)和基于价值(Value-Based)回合更新(Monte-Carloupdate
专业渡劫修仙·2020-08-25 00:26

强化学习(五) - 无模型学习(Sarsa、Q-Learning)

上一节主要讲了Monte-Carlolearning，TDlearning。这两个方法都是在给定策略下来估计价值函数V(s)。但是我们的目标是想得到最优策略。
EmilyGnn·2020-08-25 00:55

Web UI自动化测试框架搭建之十八： 添加录屏功能，回放页面测试过程

注意一点，录制的video，需要下载解码器，下载地址为https://www.techsmith.com/codecs.htmlimportstaticorg.monte.media.FormatKeys.Encod
木子花·2020-08-24 08:16

数学建模——蒙特卡罗算法（Monte Carlo Method）

数学建模——蒙特卡罗算法概览引例基本思想特点主要应用范围：蒙特卡洛方法步骤如下：蒙特卡洛求解积分2.两个应用例子3.与拉斯维加斯方法的比较5.更深度的应用https://blog.csdn.net/narcissus2_/article/details/99647407概览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（或伪随机
何为xl·2020-08-21 11:32

Markov Chain Monte Carlo 和 Gibbs Sampling算法

WelcomeToMyBlog一.蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)是随机模拟的别名,关于随机模拟的一个重要的问题就是:给定一个概率分布p(x),如何生成它的样本?一般而言,均匀分布Uniform(0,1)的样本容易生成,而常见的概率分布(连续或离散)都可以基于均匀分布的样本生成,例如正态分布可以通过Box-Muller变换得到.但是像p(x,y,z)这样甚至更高
LittleSasuke·2020-08-21 00:13

模拟退火算法——概率法解全局优化

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。模拟退火算法从某一较高初温出发，
goodplayers·2020-08-19 04:58

模拟退火算法与其python实现(一)

模拟退火算法(SimulatedAnnealing)是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法,主要用于组合优化问题的求解。
WFRainn·2020-08-19 01:28

强化学习入门 ： 一文入门强化学习 （Sarsa、Q learning、Monte-carlo learning、Deep-Q-Network等）

最近博主在看强化学习的资料，找到这两个觉得特别适合入门，一个是“一文入门深度学习”，一个是”莫烦PYTHON”。建议：看资料的时候可以多种资料一起参考，一边调代码一边看资料学算法，有事半功倍的疗效，还有就是别看一半就放弃，要坚持治疗。转自：（原贴）http://geek.csdn.net/news/detail/201928?utm_source=tuicool&utm_medium=referr
Yalong Liu·2020-08-18 13:47

随机采样知识点整理（Monte Carlo、接受-拒绝采样、重要性采样、MCMC）

蒙特卡洛法（MonteCarloMethod)常用于计算一些非常复杂无法直接求解的函数期望。即按一定的概率分布中获取大量样本，用于计算函数在样本的概率分布上的期望。比如，抛硬币，做N次实验，统计正面朝上的次数，期望为正面朝上的次数/总次数。其中最关键的步骤是：如何按照指定的概率分布进行样本采样离散的概率分布用概率质量函数（pmf）表示连续的概率分布用概率密度函数（pdf）表示接受-拒绝采样（Acc
Extreme_points·2020-08-18 00:38

蒙特卡罗方法（Monte Carlo method）

蒙特卡罗方法（MonteCarlomethod）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
pizi0475·2020-08-17 13:51

强化学习之迷宫问题（MC, Sarsa, Q-learning实现）

通过简易迷宫问题，理解Monte-Carlo,Sarsa和Q-learning算法3×33\times33×3的迷宫如下可以通过每一步都随机地走，直到走到S8为止这里主要写通过强化学习，找到最佳路线MC
蓝羽飞鸟·2020-08-17 13:49

强化学习入门（四）：Q-learning算法系列1：基本思想

文章目录一、基本思想1、基本介绍1、critic2、状态价值函数Vπ(s)V^{\pi}(s)Vπ(s)2、状态价值函数Vπ(s)V^{\pi}(s)Vπ(s)的评估1、基于蒙特卡洛的方法Monte-Carlo
工藤旧一·2020-08-12 14:02

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法计算圆周率

蒙特卡罗方法当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解。工作过程蒙特卡罗方法的解题过程可以归结为三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从已知概率分布抽样；建立各种估计量。蒙特卡罗方法解题过程的三个主要步骤：（1）构造或描述概率过程对于本身就具有随机性质
徐不可说·2020-08-10 20:29

Monte Carlo 方法求解π的近似值

首先可以了解一下MonteCarlo方法，这里是链接https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method。根据圆的面积公式S=πR^2，当R=1时，S=π。
eHB6·2020-08-10 14:05

怎么用蒙特卡洛模拟（monte carlo）

原文地址链接：https://www.jianshu.com/p/bd0bc6775da6001什么是蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟，又称为统计实验方法以概率论和统计理论方法为基础的一种计算方法通过随机数来解决很多计算问题主要步骤是：将实际问题转化为概率模型通过计算机实现统计模拟，以获得问题的近似解002基本原理蒙特卡洛模拟抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数学方法来模拟，是一种数字模拟实验。它是一
遥感与高光谱·2020-08-04 15:30

从概率论到Markov Chain Monte Carlo（MCMC）

大学本科时代开始学习的概率论，从变着花样从箱子里取不同颜色的球计算概率，到计算各种离散或连续的随机分布期望、方差，再高深点就是利用生成函数求期望和方差，再就是估计理论，包括点估计、极大似然估计和区间估计等，然后是一些假设检验，最后，会加上一点随机过程的知识。和所有中国教育中的基础理论教学一样，我们被训练去求给定分布（一般会给一些复杂的分布）的期望和方差，我们去背复杂的估计理论和假设检验公式，概率学
benshong·2020-08-04 13:06

R语言与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法学习笔记(2)

前面已经大致的叙述了MCMC方法。今天来分享一下R中的一个实现MCMC算法的包mcmc。mcmc包的一个核心函数就是metrop，其调用格式为：metrop(obj,initial,nbatch,blen=1,nspac=1,scale=1,outfun,debug=FALSE,...)参数介绍：obj:这里可以是一个metropo生成的对象，也可以是后验分布的对数似然函数initial:初始值n
yujunbeta·2020-08-01 08:21

马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo/MCMC)学习

文章目录随机模拟的基本思想采样算法接受-拒绝抽样马尔科夫链及其平稳分布稳定分布细致平稳条件MCMC采样算法GibbsSampling重新定义新的细致平稳条件参考文献随机模拟的基本思想假设有一个矩形区域S，其内部有一个不规则区域M，怎样求M的面积？将不规则区域M划分成很多规则的小区域，求所有小区域面积之和；随机的在S内部取点，计算点落在M内部的比例，该比例可近似S和M的面积比。方法2采用的就是随机模
Mr，yu·2020-08-01 00:56

Markov Chain Monte Carlo（MCMC采样）

近似推断（确定性的变分VI，不确定的采样mcmc），而MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（MonteCarloSimulation，简称MC）和马尔科夫链（MarkovChain，也简称MC）。MonteCarlo方法：为什么要使用它？θ=∫abf(x)dx\theta=\int_a^bf(x)dxθ=∫abf(x)dx诸如上式求积分，但如果f（x）相当复杂时积分将会很难求解，但是我们知道定积
上杉翔二·2020-07-31 22:20

马尔可夫链蒙特卡罗法（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）

文章目录1.蒙特卡罗法2.马尔可夫链3.马尔可夫链蒙特卡罗法4.Metropolis-Hastings算法5.吉布斯抽样蒙特卡罗法（MonteCarlomethod），也称为统计模拟方法（statisticalsimulationmethod），是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法马尔可夫链蒙特卡罗法（MarkovChainMonteCarlo，MCMC），则是以马尔可夫链（Marko
Michael阿明·2020-07-31 21:32

MCMC（Markov Chain Monte Carlo）的理解与实践（Python）

MarkovChainMonteCarlo(MCMC)methodsareaclassofalgorithmsforsamplingfromaprobabilitydistributionbasedonconstructingaMarkovchainthathasthedesireddistributionasitsstationarydistribution.Thestateofthechain
Inside_Zhang·2020-07-31 19:14

马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo)

(学习这部分内容大约需要1.3小时)摘要马尔科夫链蒙特卡洛(MarkovchainMonteCarlo,MCMC)是一类近似采样算法.它通过一条拥有稳态分布\(p\)的马尔科夫链对目标分布\(p\)进行采样.预备知识学习MCMC需要以下预备知识条件分布:MCMC常常被用于从条件分布中采样.蒙特卡洛估计(MonteCarloestimation)马尔科夫链(Markovchains)学习目标知道基本
dianjun9551·2020-07-31 17:04

我理解的马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC,Markov Chain Monte Carlo）

本文是FromScratch:BayesianInference,MarkovChainMonteCarloandMetropolisHastings,inpython的阅读笔记马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC,MarkovChainMonteCarlo）的定义是：通过在概率分布中进行采样，估计给定观测数据下模型的参数。（MCMCisaclassoftechniquesforsamplingfroma
多读多写多思考·2020-07-31 11:34

数学建模--常用算法及程序

blog.csdn.net/yillc/article/details/6746996//程序见http://blog.csdn.net/congduan/article/category/9311541.蒙特卡罗方法(Monte-Carlo
王凯2012·2020-07-30 01:33

笔记：蒙特卡洛树搜索

详见：https://int8.io/monte-carlo-tree-search-beginners-guide/https://blog.csdn.net/ljyt2/article/details
西二旗小豌豆·2020-07-29 13:05

Algorithm之MC：Monte Carlo method蒙特·卡罗方法的简介、实现、应用

Algorithm之MC：MonteCarlomethod蒙特·卡罗方法的简介、实现、应用目录随机算法MC的简介MC的应用随机算法随机算法分为两大类：蒙特卡罗算法和拉斯维加斯算法，都是以著名的赌城命名的，且都是通过随机采样尽可能找到最优解。(1)、这两类随机算法之间的选择，往往受到问题的局限。如果问题要求在有限采样内，必须给出一个解，但不要求是最优解，那就要用蒙特卡罗算法。反之，如果问题要求必须给
一个处女座的程序猿·2020-07-29 06:45

蒙特卡罗方法入门

http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/07/monte-carlo-method.html作者：阮一峰日期：2015年7月27日本文通过五个例子，介绍蒙特卡罗方法（MonteCarloMethod
李乾文·2020-07-27 11:08

#分子模拟#KARLSBERG+:易用的pKa预测工具

在随后评价相关性的电荷能Karlsberg在对于Monte-Carlo蛋白质子化模式和pH适应构象的采样。这个方法能够表现非常精确的基于
生信杂谈·2020-07-16 04:07

R语言与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法学习笔记(1)

蒙特卡洛方法被誉为20世纪最伟大的十大算法之一。它由美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家JohnvonNeumann,StanUlam和NickMetropolis于1946年提出。蒙特卡洛算法之所以那么有名，我的理解就是它利用随机模拟给出了一个十分普遍的求解许多问题近似解的办法。一个十分形象的例子是：在广场上画一个边长一米的正方形，在正方形内部随意用粉笔画一个不规则的形状，现在要计算这个不规则图
yujunbeta·2020-07-15 11:55

模拟退火算法---最优化算法

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。模拟退火算法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
NoEndForLearning·2020-07-13 23:32

AI中的搜索(二)——对抗搜索(最小最大搜索、Alpha-Beta剪枝搜索、蒙特卡洛树搜索)

对抗搜索对抗搜索也称为博弈搜索主要有三种搜索方法最小最大搜索(MinimaxSearch)Alpha-Beta剪枝搜索(PruningSearch)蒙特卡洛树搜索(Monte-CarloTreeSearch
hxxjxw·2020-07-11 08:36

数学建模--常用算法及程序

blog.csdn.net/yillc/article/details/6746996//程序见http://blog.csdn.net/congduan/article/category/9311541.蒙特卡罗方法(Monte-Carlo
hbhhhxs·2020-07-11 07:51

PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling)

主讲人网络上的尼采（新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习）网络上的尼采(813394698)9:05:00今天的主要内容：MarkovChainMonteCarlo，Metropolis-Hastings，GibbsSampling，SliceSampling，HybridMonteCarlo。上一章讲到的平均场是统计物理学中常用的一种思想，将无法处理的复杂多体问题分解成可以处理的单体
Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

强化学习课程学习（5）——基于Q表格的方式求解RL之Model-Free类型的方法

由此，model-free类型的方法就产生了，其中常见的方法是：蒙特卡罗(Monte-Ca
芷若初荨·2020-07-10 20:46

（六）从零开始学人工智能-搜索:对抗搜索

对抗搜索算法3.1极小极大值算法3.1.1分硬币游戏3.1.2最优路径示例3.2α-β剪枝3.3蒙特卡罗树搜索算法3.3.1蒙特卡罗方法3.3.2蒙特卡罗方法的基本思想3.3.3UCB算法基础3.3.4Monte-CarloPlanning4Alphago
同花顺技术·2020-07-10 19:28

[Reinforcement Learning] Model-Free Prediction

[ReinforcementLearning]Model-FreePrediction蒙特卡洛学习蒙特卡洛方法（Monte-CarloMethods，简称MC）也叫做蒙特卡洛模拟，是指使用随机数（或更常见的伪随机数
weixin_37958272·2020-07-09 16:37

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo）

MCMC方法的许多应用是关于贝叶斯统计分析问题的，这些贝叶斯统计分析中常常需要计算后验分布的一些数字特征，如后验期望、后验方差、后验众数、后验分位数等。蒙特卡洛抽样方法\textbf{蒙特卡洛抽样方法}蒙特卡洛抽样方法设p(x∣θ)p(\boldsymbol{x}|\theta)p(x∣θ)表示样本的概率函数（或称为参数θ\thetaθ的似然函数),π(θ)\pi(\theta)π(θ)为θ\th
Xu_mWam·2020-07-09 02:57

干货 | 蒙特卡洛方法（Monte Carlo）

关于我的更多学习笔记，欢迎您关注“武汉AI算法研习”公众号，本文作者微信comrliuyu。本文分以下几个部分“【关于蒙特卡洛方法的理解】”、“【无意识统计学家定律】”、“【蒙特卡洛（MonteCarlo）法求定积分】”、“【蒙特卡洛采样】”来进行展开，总共阅读时间大约15分钟。【关于蒙特卡洛方法的理解】1、蒙特卡洛方法又称“随机抽样方法”，和一般数值计算方法有本质区别的计算方法，属于试验数学的分
书上猴爵·2020-07-07 23:37

python实现蒙特卡洛Monte Carlo算法

MonteCarloMonteCarlo算法步骤MonteCarlo优缺点优点：缺点：例子：以计算半径为1的圆面积为例。result：模拟散点图：计算结果：MonteCarlo算法步骤（1）循环次数C、计数器s；（2）生成随机数；（3）如果满足条件s+1；（4）模拟结果=s/C。MonteCarlo优缺点优点：1.预测精确；2.连续和非连续都能处理。缺点：1.计确时间通常较长；2.误差是概率误差。
MO2T·2020-07-06 02:31
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