分支定界法或者割平面法求解纯或者混合整数线性规划问题；如果用显枚举法试探，需要计算1010个点，计算量巨大。但是用蒙特卡洛去计算106个点便可以找到满意解。采集106个点后，我们有很大把握最优值点在106个点之中；a为行列分别为4，5的系数矩阵；甲、乙两种
A <- matrix #一行为一个点，n行。b <- apply #对矩阵A按行计算点到直线的距离。num <- mean #括号里为1或0，求均数相当于计算了1占n的比例 table. plot #asp让x和y轴的刻度量度一
我们都知道 DeepMind 的围棋程序 AlphaGo，以及它超越人类的强大能力，也经常会听到「蒙特卡洛树搜索」这个概念。事实上，蒙特卡洛树搜索是在完美信息博弈场景中进行决策的一种通用技术，除游戏之外，它还在很多现实世界的应用中有着广阔前景。本文中，我们
随机性和不确定性是现实世界中许多机器学习场景的关键要素。很多人可能都熟悉机器学习领域中最著名的随机算法:蒙特卡洛方法。蒙特卡洛技术属于随机算法的范畴，它试图为一个具有一定随机性的问题提供答案。在这个领域，蒙特卡洛方法被视为另一个算法的替代品:拉斯维加斯。拉
在过去几个月里，我在数据科学的世界里反复遇到一个词：马尔可夫链蒙特卡洛。我屡次尝试学习MCMC和贝叶斯推论，而一拿起书，又很快就放弃了。无奈之下，我选择了学习任何新东西最佳的方法：应用到一个实际问题中。马尔可夫链蒙特卡洛由两部分组成。蒙特卡洛可以被看做大量
当听到“强化学习”这个词时，你的第一反应是什么呢？大多数人认为它涉及过多的数学内容所以过于复杂，但强化学习其实是一个极有魅力的学习领域。这篇文章把强化学习相关的技术拆分为了几个概念，便于大家理解。你一定听过OpenAI和DeepMind这两大行业领先的AI
2048 游戏如下图所示，它由一个 4*4 共 16 个方块组成。玩家可以通过「上下左右」四个方向操纵方块滑动，滑动时两个相邻且数值相同的方块会合并，新的方块，数值为两者之和。当游戏里任意方块的数值达到 2048，即为胜利。我们将使用「蒙特卡洛方法」来打造
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