《模式识别基础》实验报告[ 1 ]专业班级实验时间 2022 年 4 月 29 日学生学号 实验地点学生姓名指导教师实验项目贝叶斯分类器设计实验类别基础实验实验学时2学时实验目的及要求本实验旨在对模式识别有一个初步的理解，能够根据分类器的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解两类分类器的设计原理。成 绩 评 定 表类    别评 分 标 准分值得分合  计上机...

随机数产⽣,MCMC⽅法,EM算法,bootstrap⽅法统计计算⽂献报告摘要：本⽂主要围绕随机数的产⽣算法、MCMC算法、EM算法、Bootstrap算法四种统计计算⽅法，介绍各⽅法的算法原理；并针对每个算法给出了实例。关键词：随机数，MCMC⽅法，EM算法，bootstrap⽅法1．随机数的产⽣统计模拟的最基本问题是随机数⽣成，是按统计模型⽣成数据的基础。随机数⽣成可分成两类:[0,1]区间上...

什么是汤普森采样（Thompsonsampling）？本回答来⾃我的知乎专栏⽂章系列：在线学习(MAB)与强化学习(RL)[4]。这篇回答将主要谈谈在Bandit情况下我们如何理解TS算法，以及它和在⾮贝叶斯情境下著名的UCB算法的关系。当然，实际上TS算法（也包括UCB算法等）在更⼀般的RL情境下仍然有⼴泛的应⽤。但这⾥为了简洁起见，我的讨论仅限于RL中⾮常特殊的⼀类最基本的bandit情形，对...

最大后验概率的python代码最大后验概率（Maximum a Posteriori，简称MAP）是贝叶斯推断中的一种方法，它通过考虑先验概率和似然函数，来计算给定观测数据的后验概率最大的参数估计值。在实际应用中，最大后验概率常常用于解决参数估计的问题。在Python中，我们可以使用相关的库和函数来实现最大后验概率的计算。下面我们将以一个具体的例子来说明如何使用Python代码实现最大后验概率。假...