一文读懂蒙特卡洛算法：从概率模拟到机器学习模型优化的全方位解析

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来源 ：Deephub Imba 本文 约5000字 ，建议阅读 5 分钟 本文将深入探讨蒙特卡洛模拟的原理，并展示其在统计和机器学习中的实际应用。 】 ‍ 爱德华·蒙克(Edvard Munch)的"蒙特卡洛赌场的轮盘桌"(1892) 蒙特卡洛方法的起源与发展 1945年，在第二次世界大战即将结束之际，一场看似简单的纸牌游戏引发了计算领域的重大突破。这项突破最终导致了蒙特卡洛方法的诞生。参与曼哈顿计划的科学家斯坦尼斯劳·乌拉姆在康复期间深入思考了纸牌游戏中的概率问题。他意识到通过反复模拟，可以有效地近似复杂的概率问题。随后乌拉姆与同事约翰·冯·诺依曼讨论了这一想法，共同奠定了蒙特卡洛方法的理论基础。该方法的命名灵感来自摩纳哥著名的蒙特卡洛赌场，象征着其处理高风险和不确定性的特性。 时至今日，蒙特卡洛方法已成为机器学习领域的关键工具， ………………………………