エレガントな解法、エレファントな解法 〜モンテカルロ法を添えて〜｜山本一成🚗TURING
問 コインを100回投げて、表か裏が10回連続で出る確率は？ 皆さんこの問題解けますでしょうか？私は正直解ける気がしません。そもそも何％くらいなのかすら、うまく推測できません。今日は、しかし皆さんには全然別の方法論を共有できればと思います。 その方法論とはずばり実際に投げてみましょう。「コインを100回投げて、表か裏が10回連続で出るかどうか」を100回あるいは1000回くらい試行してみたらそれなりに正しい確率が出ると思いませんか？実際にでます。 でもいくらなんでも現実にするのはつらいですよね。そこでせっかくなのでコンピュータに投げさせましょう。といっても実際に投げるのではなく、コンピュータの中で乱数（ランダム）を発生させて、それで投げていることにしましょう。プログラムで書くとこんな感じです。 コインを100回投げて、表か裏が10回連続で出るかどうか調べるプログラム。試行回数が増えるほどに
ハミルトニアンモンテカルロ法の実装 - やったことの説明
はじめに 今までなんとなくStanなどを使ってMCMCをやっていた。 ギブスサンプリングぐらいなら昔勉強したけど、ハミルトニアンモンテカルロや、ましてやNUTSなどは何をやっているのかあまり理解していなかった。 基礎からのベイズ統計学という本を読んで、ハミルトニアンモンテカルロまではなんとなくわかったので、プログラムを書いて理解する。 NUTSはまだわかってないので、 独立MH ランダムウォークMH ハミルトニアンモンテカルロ を実装する。 理論は他の方のブログや本を参考にしてほしい。 自分の理解で適当に書いているので、間違ってたらごめんなさい。 データ なんでもいいけど、平均3標準偏差1の1次元の正規分布に従うデータから、その平均と分散を推定することにする。 import numpy as np from numpy import random from copy import deep
Introduction to Monte Carlo Tree Search - Jeff Bradberry
The subject of game AI generally begins with so-called perfect information games. These are turn-based games where the players have no information hidden from each other and there is no element of chance in the game mechanics (such as by rolling dice or drawing cards from a shuffled deck). Tic Tac Toe, Connect 4, Checkers, Reversi, Chess, and Go are all games of this type. Because everything in th
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