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贝叶斯统计与贝叶斯优化：严谨而直观的公式导读 摘要 Typora 公式说明： 本文行内公式统一使用 $...$，独立公式统一使用 $$...$$。若行内公式未渲染，请在 Typora 的“偏好设置 → Markdown → Markdown 扩展语法”中启用“内联公式”。 贝叶斯统计是一套利用概率分 阅读全文
posted @ 2026-08-03 22:00
aixueforever
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马尔科夫相关概念、公式与用法 从马尔科夫性质、马尔科夫链和连续时间过程，到 HMM、MDP、POMDP、MCMC、马尔科夫随机场与排队模型 公式采用 Typora 兼容的 Markdown + LaTeX 写法，可直接渲染。 1. 一条主线：什么叫“马尔科夫” “马尔科夫”不是某一个单独模型的名称， 阅读全文
posted @ 2026-08-03 21:58
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摘要：
与蒙特卡洛直接相关的算法和数据结构详解 1. 蒙特卡洛方法到底在做什么 1.1 一句话定义 蒙特卡洛方法是一类以随机采样为核心的计算方法：当一个量难以直接求出时，生成许多样本，用样本的统计结果近似真实答案。 它不是某一个固定算法，而是一套共同思想。它可以用来： 估计积分、概率和期望； 从复杂概率分布 阅读全文
posted @ 2026-08-03 21:05
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一、启发式算法到底解决什么问题 优化问题的基本形式通常可以写成： \[\min_{x\in\Omega} f(x) \]或者： \[\max_{x\in\Omega} f(x) \]其中，\(x\) 是一个候选方案，\(\Omega\) 是所有可行方案组成的搜索空间，\(f(x)\) 是衡量方案质量 阅读全文
posted @ 2026-08-03 20:45
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