本書は,モンテカルロ法の実践的な解説書であり,統計解析ソフトのRを用いた豊富な実例と練習問題が組まれている.モンテカルロ法とは乱数を用いて数値計算を行う手法の総称であり,本書で扱う内容は乱数の発生からモンテカルロ積分,そしてマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の各種アルゴリズムに至るまで非常に幅広い.たいていの解説には理論に実践演習が付随した形となっており,数学的な理論を軸にして実際にRを用いたコード例が示される. 練習問題を解きつつ読書ノートをまとめてみる そんなこんなで,久保本と並行する形で「Rによるモンテカルロ法入門」を読んでいる.一応MCMCの部分だけひと通り目を通したのだが,最終的にMCMCの実装までひと通りやるにしても一連の流れを簡単にでも追っておかなければと思って,最初の乱数の部分からじっくり読み進めている.これがなかなか難しくて,手も足も出ないところをなんとかRのコードを
2013年12月21日 【驚愕】東京理科大学の退学率wwwwwwwwwww カテゴリ生活 1: 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2013/12/20 13:00:05 ID:MR++kj63P 大学名 退学率 (2008年) 1 国士舘 17.2% 2 東京理科 10.7% ←←←←← 3 神奈川 10.3% 4 桃山学院 9.3% 5 大東文化 9.04% 6 立命館 8.57% 7 駒沢 8.23% 8 摂南 8.2% 9 亜細亜 8% 10 日本 7.16% 大東文化超えてるってどんだけだよwwwwwwwwww 5: 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2013/12/20 13:03:07 ID:zma396Od0 それだけ卒業するのが難しいんだろ 理科大卒は優秀だよ 7: 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2013/12/20 13:03
はじめての機械学習 作者: 小高知宏出版社/メーカー: オーム社発売日: 2011/04/22メディア: 単行本(ソフトカバー)購入: 6人 クリック: 99回この商品を含むブログ (9件) を見る はじめての機械学習 はじめての機械学習という本を読んで学んだことをまとめます。自分で理解した言葉としてまとめています。原文とは異なる可能性があります。またその他自分で勉強した内容についても紹介します。 機械学習とは パラメータ調整による学習 帰納的学習 教示的学習 進化的手法による規則学習 ニューラルネット 機械学習ライブラリ その他用語 機械学習とは 「生物」以外の「機械」が学習を行う事。 過去のデータやとある局面のデータを学習して新たな局面に当てはまる有効な知識構成を「汎化」と呼ぶ。 機械学習はゲーム研究での適用が始まりで、人口知能と人間の対戦だった。 評価関数の評価値が高くなるようなパラ
はじめに 探索空間から大域的最適解を求めることができる汎用的なアルゴリズムの「焼き鈍し法」についてちょっと調べてみたのでメモ。 latticelmでも用いられているみたい。 SAアルゴリズム 温度Tによって、動作が変わる メインは「メトロポリスの手続き」で、ある温度Tにおけるアニーリング過程をシミュレートする 低下していく各温度についてMetropolisを実行する 温度が高いほど動きがあり(ランダム)、低いほど動きがなくなる(どん欲法) beta > 1 : ある温度でアニーリングに費やされる時間は温度が低下するにつれ次第に増加 RANDOMは一様乱数(0-1) 新しい解を採択する基準は「メトロポリス基準」と呼ばれる 手続きMetropolisはM個の解を生成してチェックする SAの疑似コード SA部分 Algorithm Simulated_annealing(S0,T0,alpha,
はじめに 焼きなまし法について、どんな挙動で、どこを気をつけないといけないのかよくわかってないので、遊んでみる。 焼きなまし法メモ : http://d.hatena.ne.jp/jetbead/20111014/1318598381 評価関数 簡単のために、4次関数を使って、初期位置は小さい山の外側(x0=2.0)に配置してみる。 【関数の形】 (google) (wolfram alpha) http://www.wolframalpha.com/input/?i=-3x%5E4%2B3x%5E3%2B10x%5E2-10x%2B15 best_x = argmax f(x)を求めたい。 コード #include <iostream> #include <cmath> //xorshift // 注意: longではなくint(32bit)にすべき unsigned long xor1
メリークリスマス! こちらはAizu Advent Calendar 2013の記事になります。 こんばんは、25日目担当の海草(@kaisou4537)です。 にゃんひまから受け継いできました、海草です。 私のこと知ってる人どのくらいいるかな? さすがに卒業したのでもう知ってる人もそんなにいないと思います。 知ってたら声かけてください!! みなさん元気ですか!私は元気です!多分! クリスマスですね! 皆さんは誰とクリスマスを過ごしてるのかな? 私は飲みに行ってました。 さて、今回はデータマイニングのお話。 最後だけど普通でごめんなさい、きっと残ってる人たちがすごい記事を書いてくれると信じてます。 データマイニングの概要的なお話をします。 最近データアナリストとかたくさん出てきたので皆さんもこの機会にマイニングしてみてはどうでしょう。 データマイニング データマイニングは大量のデータから有
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