强化学习-蒙特卡洛模拟

最新推荐文章于 2025-05-27 18:19:13 发布
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分类专栏： 强化学习入门 文章标签： 概率论 强化学习 人工智能
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本文介绍了强化学习中的基本概念，如随机变量和观测值，并详细讲解了蒙特卡洛估计方法。通过举例说明如何使用蒙特卡洛方法近似π的值，阐述了随着样本数量增加，近似值将更接近真实值。此外，还提到了利用这种方法估算阴影部分面积的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

1.1 随机变量

1.2 蒙特卡洛估计

2.2.1 近似​值

2.2.2 估算阴影部分面积

1.1 随机变量

随机变量和观测值是强化学习常用的两个概念。随机变量是一个不确定的量，它的值取决于一个随机事件的本身。而观测值表示观测到的结果。

例：抛硬币是一个随机事件，抛硬币的结果有正面朝上和反面朝上两种可能，那么抛硬币的结果就是一个随机变量，记为X，X的取值为0或者1,0代表正面朝上，1代表反面朝上，所以得到0和1的概率为：

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