本文继续深入探讨蒙特卡罗(MC)方法。这些方法的特点是能够仅从经验中学习,不需要任何环境模型,这与动态规划(DP)方法形成对比。这一特性极具吸引力-因为在实际应用中,环境模型往往是未知的,或者难以精确建模转移概率。以21点游戏为例:尽管我们完全理解游戏规则,但通过DP方法解决

本文继续深入探讨蒙特卡罗(MC)方法。这些方法的特点是能够仅从经验中学习,不需要任何环境模型,这与动态规划(DP)方法形成对比。这一特性极具吸引力-因为在实际应用中,环境模型往往是未知的,或者难以精确建模转移概率。以21点游戏为例:尽管我们完全理解游戏规则,但通过DP方法解

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34556原文出处：拓端数据部落公众号蒙特卡罗方法的常见用途是对可能难以通过解析积分的函数执行数值积分。这可能看起来很奇怪，但直觉是相当简单的。关键是几何思维问题，并将其与概率连接。让我们采取一个简单的多项式函数，用y=x^2来说明这个想法。

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MonteCarloIntegration找到原函数，再计算无法找到原函数,MC积分Assumethatwecangenerate\(U_1,...,U_n\simUniform(0,1)\),anddefine\(\hat\theta