MIT、マルコフ連鎖モンテカルロ法を高速化するアルゴリズムを発表
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らは、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）を現在よりも最大で200倍高速化できるアルゴリズムを開発したと発表した。 MITのこのアルゴリズムは、ほとんどすべての計算モデルに適用できる。このアルゴリズムの目的は、問題中に存在する未知のパラメータの値を局所近似から推定することで、対象となる解を絞り込むというものだ。 発表のなかで、MITはこのアルゴリズムについて以下のように述べている。 このアルゴリズムは、モデルを複数回実行するなかで、いくつかの適切なデータ点を組み合わせていくことにより解、すなわち未知のパラメータそれぞれの確率分布をインクリメンタルなかたちで絞り込んでいくものだ。そういった点で、
ベイズ統計の入門書が出版ラッシュなのでまとめてみた - ほくそ笑む
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