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蒙特卡洛方法介绍最新版_什么叫蒙特卡洛法(2024年12月实测)

内容来源：爱魅影影视资源所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

蒙特卡洛方法介绍

强化学习入门必读：7本经典书籍推荐强化学习（RL）的核心模型是马尔可夫决策过程（MDP）。以下是一些经典强化学习书籍，帮助你深入了解这个领域：《控制系统与强化学习》 𐟚€ RL的最终目标是实现真正的自动化控制。这本书展示了如何让一个RL算法在没有任何物理、生物或医学知识的情况下，调整自己成为一个超级控制器，例如最平稳的太空之旅或最专业的微外科医生。《联邦学习》 𐟌 随着用户隐私保护意识的提高，越来越多的科技公司开始关注数据隐私。这本书详细介绍了联邦学习的原理和应用，适合计算机科学、人工智能和机器学习专业的学生，以及大数据和AI应用程序的开发人员。《强化学习第2版》 𐟓š 这本书深度剖析了强化学习的基础理论，从基本思想到马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等核心概念和方法。大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心算法细节。《强化学习原理与Python实现》 𐟒𛊨🙦œ줹槐†论完备，涵盖了主流经典强化学习算法和深度强化学习算法。实战性强，基于Python、Gym、TensorFlow 2、AlphaZero等构建，配套代码与综合案例，非常适合实战操作。《深度学习图解》 𐟖寸这本书以图解方式指导你从最基础的每一行代码开始搭建深度学习网络。经验丰富的深度学习专家Andrew W. Trask以有趣的图解方式揭开深度学习的神秘面纱，让你亲身体会训练神经网络的每个细节。《深入理解XGBoost高效机器学习算法与进阶》 𐟓ˆ 这本书以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等，帮助你深入理解高效机器学习算法。《图神经网络导论》 𐟌 这本书由清华大学刘知远力作，全面介绍了图神经网络（GNN）的原理和应用场景。前沿、全面、新增内容，适合多位AI先锋学者推荐。这些书籍涵盖了强化学习的基础理论、经典算法、深度学习和机器学习等多个方面，帮助你从入门到精通强化学习。

时间序列分析宝典𐟓š 《Time Series: Modeling, Computation, and Inference, Second Edition》是一本专为研究生设计的教科书，涵盖了时间序列分析的各个重要方面。这本书由Raquel Prado、Marco A.R. Ferreira和Mike West共同撰写，以其独特的贝叶斯方法为特色，同时也介绍了经典的时间序列方法。第二版在核心模型理论和方法方面进行了扩展，增加了多个新的例子和练习，详细发展了动态因子模型，并更新了与当前研究前沿的讨论和联系。这本书整合了时间序列建模的主流方法，并结合了最新的方法论发展和时间序列分析的应用。书中概述了多种模型类别和相关的推理方法，统计计算用于模型拟合和评估，以及预测。作者还探讨了时域和频域方法之间的联系，并使用贝叶斯工具，如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）和序贯蒙特卡洛（SMC）方法，发展了各种模型和分析。他们用来自信号处理、生物医学、环境科学和金融等领域的实例和案例研究来说明这些模型和方法。这本书提供了贝叶斯时间序列建模、分析和预测的广泛参考，并触及了多变量时间序列建模和预测的研究前沿。

PromptAgent：专家级提示优化论文《PROMPTAGENT: STRATEGIC PLANNING WITH LANGUAGE MODELS ENABLES EXPERT-LEVEL PROMPT OPTIMIZATION》 𐟔 研究背景本文介绍了一种名为PromptAgent的优化方法，旨在自动生成与专家手工制定的提示等效的提示。PromptAgent将提示优化视为策略规划问题，并采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）的原则来策略性地导航专家级提示空间。受人类试错探索的启示，该方法通过反思模型错误并生成有建设性的错误反馈，从而引入精确的专家级见解和深入的指导。PromptAgent在BIG-Bench Hard (BBH)、特定领域和一般NLP任务的12个任务上应用，显示其明显优于其他提示优化基线。 𐟌𑠐romptAgent PromptAgent的核心思想是将提示优化视为一个策略规划问题，使用MCTS来策略性地优化提示过程。MCTS结合了随机模拟与树搜索，不需要对问题领域的明确知识。 MCTS的步骤包括选择、扩展、模拟和回传。在PromptAgent中，每个节点代表一个提示，边代表对提示的修改。模拟步骤评估给定提示的效果，并在回传步骤中更新节点的统计信息。PromptAgent通过反思模型的错误并生成有建设性的错误反馈，这种反馈在有效地引入领域知识和指导深入提示方面起到了关键作用。PromptAgent迭代地利用有洞察力的错误反馈来细化每个版本的提示。从初始提示开始，PromptAgent系统地在树结构中增长提示空间，并优先选择高奖励的路径来导航专家级提示的广阔空间。 𐟔 PromptAgent Meta Prompts 重点关注错误反馈和状态转移部分的prompts: ❗️error_feedback: 描述了为语言模型设计的提示在某些情况下是错误的，并提供了关于为什么这些提示是错误的详细分析。结构包括：描述当前提示、列出错误示例、详细分析每个错误示例的原因、总结可以改进的所有方面。 ❗️state.transit: 用于描述语言模型设计的提示及其错误。结构包括：描述当前提示、列出错误示例、基于这些错误列举出提示的问题及原因、列出之前的提示及其修改轨迹。还有一个部分要求基于上述信息编写新的提示，并提供了一些编写新提示的指导原则。

Python金融实战：5000行代码 𐟎‰ 想要深入了解Python在金融领域的应用吗？这本书将带你走进金融编程的世界，展示如何利用Python的强大功能，结合先进的金融模型和高效的数值技术，实现市场一致的估值和对冲方法。 𐟓š 书中详细介绍了各种理论、方法和流程，为读者提供了评估股票指数期权的坚实基础和必要工具。超过5000行的Python脚本和模块，帮助你复现书中的结果和图表，内容涵盖市场数据分析、风险中性估值、蒙特卡洛模拟、模型校准、估值和动态对冲等多个方面。 𐟒ᠦ�䖯𜌩…套网站提供了所有代码和IPython Notebooks，方便你立即执行和自动化。这本书不仅是金融专业人士的指南，也展示了如何利用Python进行高效衍生品分析，对于希望提升工作效率的分析师来说，是一本不可多得的实践指南。

LLaMA版o1开源，数学大提升！最近，上海AI Lab团队发布了他们的最新成果——LLaMA版o1项目。这个项目的目标是复刻OpenAI的o1推理大模型，并且已经将相关代码开源了。LLaMa版o1采用了蒙特卡洛树搜索、Self-Play强化学习、PPO以及AlphaGo Zero的双重策略范式，使得模型在数学能力上有了显著的提升。其实，这个项目早在2024年6月就开始了，当时团队就在探索如何通过蒙特卡洛树搜索来提高大模型的数学能力。他们的研究在开发者社区中引起了不小的关注。随着OpenAI o1系列的发布，团队进一步升级了算法，专注于解决数学奥赛问题，作为OpenAI草莓项目的开源版本。到了10月初，团队发布了一篇新论文，介绍了他们使用成对优化的方法来提高Llama模型在数学奥赛中的表现。在AIME2024基准测试中，优化后的LLaMA-3.1-8B-Instruct模型在30道题中做对了8道，超过了除o1-preview和o1-mini之外的其他商业闭源方案。到了10月底，团队宣布他们在复刻OpenAI o1的努力中取得了重大进展。他们成功使模型在学习过程中通过与搜索树交互获得高级思维能力，且无需人工标注。项目在不到一周的时间内就完成了开源。目前，LLaMA版o1已经开源了预训练数据集、预训练模型和强化学习训练代码。OpenLongCoT-Pretrain数据集包含超过10万条长思维链数据，每条数据都包含一个完整的数学问题推理过程，包括思考内容和评分结果。这样的数据集使得模型能够读取和输出类似o1的长思维链过程。尽管预训练代码尚未发布，但推荐使用LLaMaFactory作为替代。在预训练模型的基础上，可以继续进行强化学习训练。训练过程包括使用蒙特卡洛树搜索进行自我对弈、将经验存储在优先经验回放缓冲区中、从缓冲区采样批次数据进行训练以及更新模型参数和经验优先级。训练代码中还使用了LoRA进行参数高效微调、PPO算法作为策略优化方法、GAE算法用于计算优势函数以及优先经验回放提高训练效率等关键技术点。 LLaMA-O1的代码发布在名为SimpleBerry的GitHub账号下，该账号并没有特别简介，显得相当神秘。与SimpleBerry相关的账号和官网只透露其为一个研究实验室，并未透露更多研究方向信息。

AlphaGo揭秘：如何胜顶尖？ AlphaGo 真是个传奇，它不仅打败了世界顶尖的棋手，还展示了围棋中的一些绝妙策略。𐟎‰ 很多人以为围棋靠的是记忆定式，但其实不然，关键在于在每一种情况下做出最优的决策。最终目标是利用博弈树在给定的状态下找到最高胜率的下法。𐟌𓊊那么，AlphaGo 究竟是如何实现这一点的呢？𐟤” 这个问题没有直接答案。首先，你无法提前知道对手的策略——对手可能是个围棋国手，也可能只是一个刚学会围棋的新手。如果对手是业余玩家，你可能只需要选择简单的策略就能轻松获胜。但如果是高手，同样的策略就会失效。𐟘… 作为人工智能的杰作，AlphaGo Zero 集成了多种方法。今天，我们重点介绍 AlphaGo 中的蒙特卡洛树搜索（MCTS/Monte Carlo Tree Search），这是所有现代围棋程序中最核心的算法。𐟒ꊊ蒙特卡洛树搜索通过多次模拟博弈来预测最优行动。它的工作原理如下：选择：从当前状态开始，根据一定的策略选择一个未完全探索的节点进行扩展。通常使用 Upper Confidence Bound（UCB）公式来选择节点，以平衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）。𐟔 扩展：对选择的节点进行扩展，添加新的子节点代表可能的行动。𐟌𑊦衦‹Ÿ：从扩展后的节点开始，进行随机模拟，直到博弈结束，得到一个结果。𐟎𒊥向传播：将模拟的结果反向传播回根节点，更新路径上节点的统计信息，如访问次数和获胜次数。𐟓ˆ 借助蒙特卡洛树搜索，AlphaGo 能够在庞大的围棋状态空间中进行有效搜索，结合深度神经网络评估棋局和预测落子获胜概率，大大提高了搜索效率和准确性，使其在围棋比赛中战胜了人类最顶尖的棋手。𐟑

𐟓š Day 2 阅读记录与心得分享 𐟎‰ 周末愉快！今天我们来聊聊如何高效地记录和整理阅读过的学术文章。𐟓– 𐟔 深度学习：LeCun et al (2015) 在《Nature》上发表的这篇论文，详细介绍了深度学习的基础概念、发展历程和成功应用。深度学习是一种特殊的机器学习方法，利用神经网络进行数据表示和学习。 𐟌𓠩š机森林：Breiman (2001) 在《Machine Learning》上发表的论文，介绍了随机森林算法，这是一种基于决策树的集成学习方法。随机森林在分类和回归任务中表现出色，具有高准确性和稳定性。 𐟓𘠥›𞥃分类：Krizhevsky et al (2012) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了一种基于深度卷积神经网络的图像分类方法，大幅提升了ImageNet竞赛的性能。 𐟒ᠨ‡꦳覄力：Vaswani et al (2017) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了Transformer模型，引入了自注意力（self-attention）机制。Transformer模型在自然语言处理任务中取得了显著成果。 𐟎𒠥›𔦣‹AI：Silver et al (2016) 在《Nature》上发表的论文，介绍了AlphaGo，一种结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索的围棋AI。AlphaGo在2016年战胜了世界围棋冠军李世石，成为了人工智能领域的一个里程碑。学术研究需要认真对待，如果有任何问题，欢迎大家指正和交流！𐟤

摩纳哥富豪的梦幻酒店：蒙特卡洛大都会摩纳哥，这个面积不到上海千分之一的小国，是世界上最富裕的国家之一。今天我要给大家介绍的是位于摩纳哥的蒙特卡洛大都会酒店，这家酒店可是富豪们的首选哦！ 𐟌Ÿ 酒店亮点： 𐟔𙠨’™特卡洛大都会酒店位于公国的心脏地带，离大赌场广场只有几步之遥，地理位置相当便利。 𐟔𙠨𕌥ŸŽ蒙特卡洛可是个传奇之地，这里有许多历史悠久的酒店，其中就包括蒙特卡洛大都会酒店。老佛爷Karl Lagerfeld生前最爱的就是这家酒店，甚至亲自参与了设计。 𐟔𙠩…’店的室外花园和池畔酒吧都充满了老佛爷的奇思妙想，成为了欧洲王室和名流们的派对圣地。 𐟔𙠩™䤺†老佛爷的设计，酒店还邀请了已故名厨JO㋌ ROBUCHON主理餐厅，美食绝对不容错过。 𐟔𙠩…’店里还有一家口碑极佳的日本料理米其林餐厅——Yoshi，绝对值得一试。 𐟔𙠩…’店还提供纪梵希Givenchy的独家水疗服务，享受一下奢华的护肤体验。 𐟎 预定礼遇： 1️⃣ 保证升级房间 2️⃣ VIP欢迎礼遇 3️⃣ 100美金酒店内餐饮水疗消费抵扣 4️⃣ 每日双早服务 5️⃣ 根据房态安排早住晚退 6️⃣ 单程机场接送服务 7️⃣ 摩纳哥巡航往返一次总之，蒙特卡洛大都会酒店不仅是一个住宿的地方，更是一个享受奢华生活的体验。如果你有机会去摩纳哥，一定不要错过这家酒店哦！

港大MKT选修课攻略：三门热门课程详解这次为大家带来港大MKT专业中三门非常受欢迎的选修课，涵盖了数据分析、数字营销等多个方面。希望这些信息对大家选课有所帮助！ 𐟓š 7025 Algorithms, Big Data and Online Marketplaces 这门课由清华计算机本科毕业的Xi Li教授授课，他的课堂非常有趣且干货满满。课程内容结合了案例学习、数据分析方法和R语言实操，包括线性回归、逻辑回归、固定效应、二次回归、敏感性分析等。此外，还介绍了网页爬虫、Tableau和前沿研究。虽然工作量较大，但收获颇丰。考核方式：课堂参与+小组作业（分析学术论文做pre+2次小组研究ppt）+个人作业ppt 𐟓ˆ 7029 Platform Business Models and the Sharing Economy 这门课是第一次开设，由来自NUS的教授授课。课程内容涉及全球互联网大厂的案例，从专业学术角度分析平台型企业的网络效应、解决痛点、建立过程、定价策略、信任建立、政府监控等。课堂互动较多，可能会被点名哦。考核方式：课堂参与+小组作业（可以三选二）+final小组创业计划（ppt+pre+report） 𐟒𜠍SBA7014/MSMK 7028 Business Simulation 这门课由BA老师开设，适合BA和MKT专业的同学选。课程内容涉及软件@RISK和Simio，需要用Windows系统。课程涵盖了基础统计知识、蒙特卡洛模拟、排队系统、Input Analysis等。虽然工作量较重，但教授非常友好，对熟练掌握Excel也很有帮助。考核方式：课堂参与+个人作业（4次）+小组作业（ppt+pre）希望这些信息能帮助大家更好地选择适合自己的课程，祝大家选课顺利！

理工科学生必看的5大在线科研项目合集同学们好！今天为大家带来一些非常适合理工科学生的在线科研项目，这份项目合集一定要收藏好哦！𐟓š𐟔슊𐟓š 部分项目合集覆盖：自然科学：应用数学𐟓Š、化学𐟧ꣀ数据科学𐟓Š𐟧生态学𐟌🣀金融数学𐟒𐰟箣€动物学𐟐𞣀免疫学𐟌ᰟ’ꣀ化学工程学⚗、物理学𐟌Œ、分子生物学𐟧짭‰ 𐟑袀𐟏렩ƒ襈†教授覆盖：麻省理工学院：终身教职宾夕法尼亚大学：终身正教授伦敦政治经济学院：终身正教授康奈尔大学：讲席终身正教授牛津大学：终身正教授 𐟓Š 部分专业项目介绍：应用数学课题：基于统计概率的数据分析与数学模型研究，涉及金融经济、人口生育、传染病等多维度应用𐟓ˆ𐟓Š 金融数学专题：金融优化算法与随机变量研究，基于蒙特卡洛算法的有价证券定价分析【大学组】𐟒𜰟“ˆ 生物化学与分子生物学专题：营养素对细胞与基因调控的分子机制解析，及其在慢性疾病防治中的应用𐟌𑰟笰Ÿ’Š 地理经济学专题：地理自然资源配置与经济生态系统研究，利用GIS地理信息科技解读经济产业破局𐟌𐟓ˆ𐟒𜊊为什么参与科研？提升思维能力𐟤”𐟒እ➥𜺥�œ露“注性𐟓š𐟧 培养批判性思维及观点𐟤”𐟒튦🀥‘对科研的积极性和专注性𐟔찟’ꊊ丰富的项目产出：结课证书、成绩单用于培养学生𐟎“𐟓 项目计划和管理𐟓…𐟓 导师推荐信✉𐟓 培养演讲和口头表达能力𐟗㰟’슊科研现在成为想参与留学、个人称述、个人简历都需要填写的相关学术背景，对于那些需要考研的学生，这可以在复试的面试中助力你脱颖而出𐟌Ÿ𐟎“𐟒ꀀ