(2)(2014/9/21)のつづき。前回からけっこう日があいてしまったが、予定どおり重点関数をいろいろ変えたときにモンテカルロ積分の収束性がどのように変わるか検証した。対象とする積分は下の式。(1)(2014/9/20)のつづき。今回は重点サンプリングを実装して、前回うまく計算できなかった積分が正しく計算できるか確認したい。重点サンプリングの導出は、従来のモンテカルロ積分の式から簡単にできる。PRMLPythonによるモンテカルロ法(2014/6/20)のつづき。sampling)の実験をしてみたい。重点サンプリングは、PRMLの11章にも出ている。Learningを研究する予定(2014/1/4)だったのだけれど、多層パーセプトロンまで到達した(2014/2/5)ところで少々(?)足踏みしている。Learningの構成要素であるボルツマンマシンを理解するのに手間取っているためだ。(2)(2014/8/20)のつづき。前回の正規・コーシー-ベイズ推定量の積分のサンプリング方法には2通りの方法があった。コーシー分布からサンプリングする場合と正規分布からサンプリングする場合だ。PRMLモンテカルロ積分(2014/7/28)のつづき。今回は、Rによるモンテカルロ法入門の例3.3と練習問題3.1のモンテカルロ積分の例を検証した。例3.3は簡単な積分の問題。明示的にないため一様分布を追加する。PRMLPythonによるモンテカルロ法入門(2014/6/20)のつづき。3章のモンテカルロ積分について実験した。モンテカルロ積分を使うと統計や機械学習で頻繁に出てくる期待値を求める積分が乱数生成で簡単に計算できる。次のページプロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。