《机制》专题

1.多臂赌博机 多臂赌博机是指一类问题，这类问题重复的从k个行为(action)中选择一个，并获得一个奖励(reward)，一次选择的时间周期称为一个时间步(time-step)。当选择并执行完一个行为后，得到一个奖励，我们称奖励的期望为这次行为的真实值(value)。在t时刻选择的行为用At表示，对应的奖励用Rt表示，对于行为a，其真实值为q∗(a),表示行为a的期望奖励，即： $$q_*(a)

CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来，CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率由标注集统计得到，是一个生成模型；而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注

随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。 1. bagging的原理 在集成学习原理小结中，我们给Bagging画了下面一张原理图。 从上图可以看出，Bagging的弱学习器之间的确没有boosting那样的联系。它的特点在“随机采样”。那么什么是随机采样？ 随机采样(bootsrap)就是从我们的训练集里面采

[...] 置疑计算机能不能思考 [...] 就相当于置疑潜艇能不能游泳。 艾兹格尔·迪科斯特拉，《计算机科学的威胁》 在“项目”章节中，我会在短时间内停止向你讲述新理论，相反我们会一起完成一个项目。 学习编程理论是必要的，但阅读和理解实际的计划同样重要。 我们在本章中的项目是构建一个自动机，一个在虚拟世界中执行任务的小程序。 我们的自动机将是一个接送包裹的邮件递送机器人。 Meadowfield

支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 线性支持向量机分类 SVM 的基本思想能够用一些图片来解释得很好，图 5-1 展示了

ArrayCamera 用于更加高效地使用一组已经预定义的摄像机来渲染一个场景。这将能够更好地提升VR场景的渲染性能。 一个 ArrayCamera 的实例中总是包含着一组子摄像机，应当为每一个子摄像机定义viewport（视口）这个属性，这一属性决定了由该子摄像机所渲染的视口区域的大小。 例子 camera / array 构造函数 ArrayCamera( array : Array ) 一个

仅适用于与 Android 手机配对的 Polar M600 如您无法找到您的手机，您可以使用 M600 让手机响铃，即使手机被设置为静音或仅振动也能操作。 请注意，要使用此功能，M600 必须通过蓝牙连接至手机。 让手机响铃 按下侧边电源按钮打开应用程式菜单，找到并轻触Find my phone（找到我的手机）。 如您的手机位于有效的蓝牙连接范围内，您的手机将开始响铃。如手机未响铃，请尝试移动至

5.0.180626增加 cmf_check_mobile($mobile) 功能 检查手机格式，中国手机不带国家代码，国际手机号格式为：国家代码-手机号，所有手机号检查都统一使用这个函数 参数 $mobile: string 手机号 返回 boolean true:是手机号

支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 线性支持向量机分类 SVM 的基本思想能够用一些图片来解释得很好，图 5-1 展示了

细胞自动机（CA）是一个世界的模型，带有非常简单的物理。 “细胞”的意思是世界被分成一个大口袋，称为细胞。 “自动机”是一台执行计算的机器 - 它可能是一台真机。 ，但更多时候，“机器”是数学抽象或计算机的模拟。 本章介绍了史蒂文沃尔夫勒姆（Steven Wolfram）在 20 世纪 80 年代进行的实验，表明一些细胞自动机展示出令人惊讶的复杂行为，包括执行任意计算的能力。 我讨论了这些结果的含

9.1.1 计算机建模 利用计算机解决现实中的问题，首先需要在计算机中将问题表示出来，这个过程称为建模（modeling），即建立描述现实问题的一个模型（model）。打个比方，用照相机拍摄自然 景物就是建模，即得到自然景物在照相机中的表示（数字图像）。不过照相机“建模”追求 的是模型必须反映自然景物的每一个细节，最好是一模一样。而用计算机为现实问题建模， 追求的是模型必须抽象出问题的关键特征，至

5.3.2 计算机动画 顾名思义，动画就是运动的画面，计算机动画就是通过计算机编程来实现运动的画面。计算机动画在很多领域中都有应用，例如游戏开发、电影电视制作、教学演示等。计算机动 画并不神秘，只要掌握了静止图形的绘制方法，就很容易学会活动画面的制作。 现实世界中运动是连续的，而数字计算机只能处理离散量，因此计算机动画本质上只能 是对连续运动的近似和模拟。具体来说，动画是通过在屏幕上快速地交替显示

1.1.2 计算机语言 如前所述，计算机解决问题的过程实质上是机械地执行人们为它编制的指令序列的过程。为了告诉计算机应当执行什么指令，需要使用某种计算机语言。这种计算机语言能够精 确地描述计算过程，称为程序设计语言或编程语言（programming language）。 与计算机打交道的理想语言当然是像科幻电影所展示的那样，人类用自然语言与计算机（电影中更多的是机器人）进行对话。遗憾的是，由于自然

随机数有着广泛的用途。比如测试、游戏、仿真以及安全等领域都需要用到随机数。标准库所提供的多种可供选择的随机数产生器也恰恰反应了随机数应用范 围的多样性。随机数产生器由引擎（engine）和分布（distribution）两部分组成。其中，engine用于产生一个随机数序列或者伪随机数 序列；distribution则将这些数值映射到位于固定范围的某一数学分布中。关于分布的例子有：unifrom_i

Reference 关于乱序（shuffle）与随机采样（sample）的一点探究 - xybaby - 博客园 洗牌算法 Fisher–Yates shuffle - Wikipedia Knuth-Durstenfeld Shuffle（Fisher–Yates Shuffle 改进版） Knuth-Durstenfeld Shuffle 是一个“原地”(in-place)算法 伪代码 To