文章目录隐马尔可夫模型1.隐马尔可夫模型的基本概念1.1 隐马尔可夫模型的三个基本问题2.概率计算方法2.1 直接计算法2.2 前向算法2.3 后向算法（略）隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型，（hidden Markov model）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的模型，属于生成模型。本章首先介绍隐马尔可夫模型的基本概念，然后分别叙述隐马尔可夫模型的概率计算方法

接触强化学习大概有半年了，也了解了一些算法，一些简单的算法在gym框架也实现了，那么结合仿真平台Carla该怎么用呢？由于比较熟悉gym框架，就偷个懒先从这个开始写代码。项目地址：https://github.com/cjy1992/gym-carla文章目录一、环境配置1.1 基本配置1.2 配置工作环境1.3 运行测试二、环境解读2.1 test.py--超参数设置2.2 环境介绍2.2.1

首先需要清楚一件事情，样本均值为X拔(上面有个棍)样本的均值是讲从总体中抽样，这些样本的均值，而均值是指所有样本的真实均值。后面部分很好推导，将括号展开后，由三部分组成，中间的部分为2倍的样本和样本均值的乘积，将样本的和变成n倍的样本均值即可。那么分四种情况进行讨论。分别是：样本均值服从什么样的分布？特殊的卡方1分布。样本均值的经过变换后服从t分布，此时还可以写成什么样的F分布？卡方n-1的分布，