Fitz的博客

周志华机器学习第八到第十四章考纲

老师让我帮他出卷，就自己做了细纲出了点题。可以参考着复习。

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这两种算法都是常见的随机算法，但在思路和目的上存在区别详情可以移步：蒙特卡罗算法与拉斯维加斯算法 （西瓜书第十一章11.4题补充）

随机算法的优缺点优点：1、简单性：通常非常容易实现(Usually very easy to implement)2、性能：通常以高概率产生（接近）最佳解决方案(Usually produce (near-) optimum solutions with high probability)缺点：1、以有限的概率得到错误的答案(Getting a wrong answer with a finite probability.)解决方案：重复算法2、难以分析运行时间和获得错误解决方案的概率

书上侧边栏给出了关于蒙特卡罗方法和拉斯维加斯方法的提示：拉斯维加斯方法和蒙特卡罗方法是两个以著名赌城名字命名的随机化方法两者的主要区别是：若有时间限制，以拉斯维加斯方法或者给出满足要求的解，或者不给出解，而蒙特卡罗方法一定会给出解，虽然给出的解未必满足要求;若无时间限制，则两者都能给出满足要求的解.蒙特卡罗算法与拉斯维加斯算法都是随机算法，在采样不全时，通常不能保证找到最优解，只能说是尽量找。那么根据怎么个“尽量”法儿，我们我们把随机算法分成两类：蒙特卡罗算法：采样越多，越接近最优解；(强调每一

1、无源系统Passive System直译为被动系统，即没有主动引入额外能量的系统输出能量不超过输入能量2、无损系统 Lossless System即字面意义，能量无损输出能量等于输出能量