probabilistic-methods
概率方法
Monte Carlo Simulation
General
我们需要定量分析我们的模型预测结果的可靠性,而蒙特卡洛方法就是可以预测概率,评估风险的一个方法。当我们需要计算,测量不确定性对模型的影响,模特卡洛方法是首先考虑的。简单来说,蒙特卡洛方法就是用不确定的参数反复评估模型,研究模型输出的不确定性。
蒙特卡洛方法的主要好处就在于它的鲁棒性和多功能性,不好之处在于它的收敛速度很慢并且计算量很大。
我们需要定量分析我们的模型预测结果的可靠性,而蒙特卡洛方法就是可以预测概率,评估风险的一个方法。当我们需要计算,测量不确定性对模型的影响,模特卡洛方法是首先考虑的。简单来说,蒙特卡洛方法就是用不确定的参数反复评估模型,研究模型输出的不确定性。
蒙特卡洛方法的主要好处就在于它的鲁棒性和多功能性,不好之处在于它的收敛速度很慢并且计算量很大。
ps:数学公式好多渲染出奇怪的问题,我佛了,看看换个渲染引擎
先补充回顾一下范数
我们前面包括后面见到的 就是 l2 范数,表示向量或者矩阵的元素的平方和:
2021/3/9 补充了数学层面的牛顿公式理解和在求解最小二乘问题中的应用
一个优化问题包含三个部分:
优化问题实际上就是寻找参数来使得在约束的范围内损失函数最小。