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Castro 等人提出了通过随机抽样来逼近 n 人游戏的 Shapley 值的想法。 (2009) 并由 Maleki 等人进一步改进。 (2013) 和 Castro 等人。 (2017) 使用分层。 与他们的独立采样方法相反，在本文中，我们开发了一种算法，该算法使用一对负相关样本来减少估计的方差。 我们检查了八种具有不同特征的游戏来测试我们提出的算法的性能。 我们表明，在大多数情况下（八分之七），这种方法的方差至少与独立样本一样低，在某些情况下（八分之五），它显着（平均接近 60%）提高了估计质量。 对结果进行分析后，我们得出结论，在边际贡献可变性较高的游戏中，推荐的方法效果最好。

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介绍 该文件概述了教科书《人工智能：现代方法》（也称为 AIMA）中算法的 Python 代码。 该代码在 MIT 许可下免费提供给您使用。 您可能知道，教科书以伪代码格式呈现算法； 作为补充，我们提供此代码。 目的是实现本书中的所有算法，但我们还没有完成。 先决条件 该代码适用于 Python 2.5 到 2.7。 如何浏览代码 只需浏览、从源代码树的根开始或单击项目主页索引中的链接，您就可以充分利用此处的代码。 源代码在 .py 文件中； .txt 文件给出了如何使用代码的示例。 如何安装代码 如果您喜欢所看到的内容，请使用以下任一方法安装代码： 从计算机上的命令 shell，执行项目源选项卡上给出的 svn checkout 命令。 这假设您之前已经安装了版本控制系统 Subversion (svn)。 下载并解压缩在项目主页右侧列为“精选下载”的 zip 文件。 目前（2011

自制完整书签，官方draft版书签有误。 For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was taught in another context, or not very intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science.

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This book is designed for an introductory course on formal languages, automata, computability, and related matters. These topics form a major part of what is known as the theory of computation. A course on this subject matter is now standard in the computer science curriculum and is often taught fairly early in the program. Hence, the prospective audience for this book consists primarily of sophomores and juniors majoring in computer science or computer engineering.

真正的第8版，硬件开发者必读。在第8版中新增了许多当今热门技术的内容，如微处理器、磁盘、存储器、显示器、输入/输出设备、操作系统与编程、多媒体、网络与通信、因特网。 适合具有一定的计算机硬件知识的专业人员和高水平爱好者作为技术参考书使用。