Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27267 我们将研究两种对分布进行抽样的方法：拒绝抽样和使用 Metropolis Hastings 算法的马尔可夫链蒙特卡洛方法 (MCMC)。像往常一样，我将提供直观的解释、理论和一些带有代码的示例。 背景 在...
PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化
这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型，并介绍了一些特殊情况，包括 GARCH 和 ARCH 模型。本文展示了如何模拟这些过程以及参数估计。这些实验编写的 Python 代码在文章末尾引用。 离散随机波动率模型 是一个随机基，有...
使用Python基础与蒙特卡洛算法实现排列组合
排列组合是数学中的基本概念，也是编程中常见的问题之一。在Python中，我们可以使用内置的函数或库来轻松实现排列组合。然而，对于那些想要深入了解算法实现细节的新手朋友，从头开始编写代码将是一个很好的学习机会。本文将介绍如何使用Python基础知识和蒙特卡洛算法来实现排列组合，并通过案例和代码进行详细...
【Python强化学习】蒙特卡洛法讲解及在冰湖问题中实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~随机性策略首先生成一个随机初始化的随机性策略def create_random_policy(env): pi = np.ones([env.observation_space.n, env.action_space.n]) # 用数组来存储策略 p = ...
【Python强化学习】马尔可夫决策过程与蒙特卡洛近似算法讲解（图文解释）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~马尔可夫决策过程如果系统的下一个状态s_t+1的概率分布只依赖于它的前一个状态s_t，而与更早的状态无关，则称该系统满足马尔可夫性。即对任意的时间t，对任意的状态s_t、s_t+1，均有下面的条件概率等式：P(s_t+1│s_t)=P(s_t+1│s_1,s_2,…,s...
python实现井字棋小游戏（使用蒙特卡洛搜索树进行训练）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言或私信博主蒙特卡洛搜索树是一类算法的统称，它适用于零和且确定环境的游戏，现在用蒙特卡洛搜索树算法对井字棋进行训练。训练要求将模拟次数设定为2000次，即每个状态都模拟2000次到达终点，到到达胜利叶子节点则回溯得一分，失败或平局则不得分。 代码运行效果如下 ...
蒙特卡洛法的简介以及实战应用(python实现 基于同策略首次访问蒙特卡洛算法 附源码)
需要源码或数据集请点赞关注收藏后评论区留言一、蒙特卡洛法的基本概念在实际问题中，通常不易获得完整的环境知识。蒙特卡洛法(MC)正是基于统计学的思想，通过大量采样获取数据来进行学习的方法称为经验方法。MC正式基于经验方法，在环境模型位置的情况下，采用时间步有限的，完整的情节根据经验进行学习。并通过平均...
贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点：贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛
贝叶斯统计是一种基于概率的统计分析方法，它在Python数据分析领域的应用日益广泛。与传统频率学派不同，贝叶斯统计充分利用先验信息，并根据新的数据不断更新对参数的估计。本文将详细介绍贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点，包括贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛等。 1. 贝叶斯推断 贝...
【Python】蒙特卡洛模拟 | PRNG 伪随机数发生器 | 马特赛特旋转算法 | LCG 线性同余算法 | Python Random 模块
猛戳订阅！ 👉 《一起玩蛇》🐍💭 写在前面：本篇博客将介绍经典的伪随机数生成算法，我们将 重点讲解 LCG(线性同余发生器) 算法与马特赛特旋转算法，在此基础上顺带介绍 Python 的 random 模块。 本...
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测（Python和Matlab实现）
0 概述本文首先介绍蒙特卡洛模拟方法，再结合蒙特卡洛模拟方法、电动汽车充电负荷的影响因素和行驶数据及参数，确立基于蒙特卡洛法的规模化电动汽车充电负荷预测计算方法。根据北京市各用途的电动汽车未来保有量预测数据，对北京市各用途的电动汽车进行负荷预测，得到负荷曲线，并研究负荷曲线和对电网的影响...
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