Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值 SecSample 求已知数据点的二次样条插值多项

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高斯拉姆达 elmo式学习のlambda设定の高斯化による学习の最适化 elmo式学习のlambda设定の高斯化とは何か？ elmo式学习のlambdaは0で教师の胜败结果のみから学习し（Q-learning），1で浅い探索の评価値を胜率変换したものから教师の深い探索の评価値を胜率変换したものを引いたものだけを学习します。（Rootstrap） 诘み寸前の局面では胜败结果だけあれば十分で，仅か十数手先の探索结果など有意义した场合，长手数の顿死の危険性もあるかもしれません。逆に平手开始局面では，