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前面我们把线性模型都表达成矩阵形式，也是为了进一步作推断的需要，可见矩阵将是十分重要的工具。本章将介绍有关矩阵论的一些基础知识。 分块矩阵的逆 设 $\pmb A=\left(\begin{array}{cc} \pmb A_{11} & \pmb A_{12}\\ \pmb A_{21} & \pmb A_{22} \end{array}\right)$ 可逆。若...

线性模型是一类统计模型的总称，它包括了线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型和线性混合效应模型（或称方差分量模型）等。线性模型是现代统计学中应用最为广泛的模型之一，因为 现实世界中，许多变量之间具有线性或近似线性的依赖关系。 现实世界中，虽然有些变量之间的关系是非线性的，但往往可以通过适当的变换，使得新变量之间具有线性或者近似线性的关系。 线性关系是数学中最基本的关系，容...

标准的蒙特卡洛方法或者蒙特卡洛重要性抽样方法的一个严重缺点是，在实施中后验分布的形式必须完全已知。因此其他一些替代算法来产生近似的蒙特卡洛样本，最流行的就是蒙特卡洛马尔可夫链算法（MCMC），它通过从一个平稳分布是目标分布的马尔可夫链中抽样。 MCMC中的马尔可夫链 定义(马尔可夫链) 一列随机变量 ${X_n,n\geq0}$ 称为马尔可夫链，如果对任何的 $n$，给定当前值 $X_...

介绍 本节主要介绍如何从经历中直接学习模型、如何构建一个模型、如何基于模型来进行“规划”，再在此基础上将“学习”和“规划”整合起来。 无模型（Model-Free）强化学习：没有模型，从经验中学习值函数（或策略）。 基于模型（Model-Based）强化学习：通过经验学模型，利用模型规划值函数（或策略）。 前面介绍的主要是无模型的强化学习方法，后面讲主要关注基于模型的强化学...

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