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DDPM有一个很麻烦的问题，就是需要迭代很多步，十分耗时。有人提出了一些方法，比如one-stepdm等等。较著名、也比较早的是DDIM。原文：https://arxiv.org/pdf/2010.02502参考博文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/666552214?utm_id=0 DDIM假设 DM假设ddim给出了一个新的扩散假设，结

正态性检验（NormalityTest）是一种用于判断数据是否服从正态分布的重要统计方法，广泛应用于时间序列分析、回归分析等模型的构建与诊断中。许多统计模型，如线性回归、VAR模型等，要求残差或误差项服从正态分布。这一假设是保证模型估计有效性和推断准确性的关键条件，误差项的正态性有助

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一、绪论启发式小故事：AlphaGo理论算法数据建模对策学习16万局业余棋手比赛AlphaGoZero3天后：100:0超越AlphaGoLee21天后：达到AlphaGoMaster40天后：超过所有之前的版本ThoughtsaboutAlphaGoZero:无师自通：没有任何人类的经验自问：人类的经验是有害的？人类因

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早就听说西瓜书的大名，也是和它见上面了第1章绪论1.1引言机器学习是一门致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。经验通常以数据形式存在，因此机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生模型的算法，即学习算法。面对新的情况时，

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这里主要讲一下蓝书法一的等效方法的正确性。假设我们已经知道了最终的答案的树的样子，设为\(T\)，设高度为\(h\)，则答案为\(f[h,(1<<n)-1]\)；设高度为\(h\)的节点集合为\(S\)，那么我们可以知道，在\(T\)中删掉\(S\)中的节点得到的新树的\(T_1\)的代价就等于\(f[h-1,(1<<n)-1-S]\)，如若不然