摘要：
扩展性博弈 与 CFR算法 CFR算法的发展 算法 | 算法 | 鲁棒采样变体 | 神经网络变体 | 后悔值 | 后悔值匹配 | 策略更新 | 收敛速度 | 解概念 | 发表 | 时间 | | | | | | | | | | | | | CFR：Regret Minimization in Game 阅读全文
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单机 python 与C++ 程序 利用socket实现json数据传输 需求 将C++环境中的数据发送到python ,python进行处理后将结果返回给C++ 因此需要实现python与C++代码通信 实现方法的选择 1.实现方法 (1)C/C++里调用Python脚本函数 Python与C/C 阅读全文
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概率论4 随机变量的数字特征 这种由随机变量的分布所确定的,能刻画随机变量某一方面的特征的常数统称为数字特征,它在理论和实际应用中都很重要.本章将介绍几个重要的数字特征:数学期望、方差、相关系数和矩. 1 数学期望 定义 定理 随机变量的函数的期望 数学期望的性质 2 方差 定义 随机变量X的函数的 阅读全文
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概率论3 随机变量及其分布 随机变量 离散型随机变量及其分布律 有些随机变量,它全部可能取到的值是有限个或可列无限多个,这种随机变量称为离散型随机变量。要掌握一个离散型随机变量X的统计规律,必须且只需知道X的所有可能取值以及取每一个可能值的概率。 常见的离散型随机变量的分布律 一 （0-1）分布 二 阅读全文
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频率与概率 频率与概率 频率，描述了事件发生的频繁程度 频率定义 在相同的条件下，进行了$n$次试验，在这$n$次试验，在这$n$次试验中，事件$A$发生的次数$n_A$称为事件$A$发生的频数。比值$n_A/n$称为事件$A$发生的频率，并记为$f_n(A)$ 由定义，易见频率具有以下基本性质： 阅读全文
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概率论1 随机试验与独立性 1 随机试验 随机试验 可以再相同条件下重复进行 每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果； 进行一次试验之前不能确定那一个结果会出现 2样本空间 （一）样本空间 对于随机试验，尽管在每次试验之前不能预知试验的结果，但饰演的所有可能结果组成的集合是已知 阅读全文
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Numpy常见数学运算 导入库 import numpy as np 在二维坐标系常见操作 #创建两个数组 a = np.array([1,2]) b = np.array([3,4]) a,b #绘制这两个向量 import matplotlib.pyplot as plt fig,ax=plt. 阅读全文
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Python 绘图 Seaborn包 import seaborn as sns sns.heatmap 热力图 把这个二维的数组的数字用热力图的颜色值来表示 可以可视化协方差矩阵 :相关性 sns.regplot :两个一维数据相关性的观察利器 :数据正相关还是负相关 sns.displot 绘制 阅读全文
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python中有时候会使用if语句，后边直接加一个变量，而不是一个布尔表达式，这是在判断神马呢？ 其实意思是判断这个变量是否有值，这个值需要是非零非空的值，这行代码返回True或False。 Python中除了''、""、0、()、[]、{}、None为False之外，其他的都是True。 阅读全文
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Python Zip 函数 描述 zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。 我们可以使用 list() 转换来输出列表。 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 *** 阅读全文