ゆるソロツー 牛久大仏 セイコーマート 梅雨前最後！と思って のんびりソロツーリングに行ってきました。 ツーリングといってもそんなに走ってないゆるゆる。 梅雨前最後と思いつつ なかなか梅雨が来なかったので 焦って行く必要もなかったかなと思ったけど ツーリング日和な気候でした。 ゆるすぎて書くほど…
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ゆるソロツー 牛久大仏 セイコーマート 梅雨前最後！と思って のんびりソロツーリングに行ってきました。 ツーリングといってもそんなに走ってないゆるゆる。 梅雨前最後と思いつつ なかなか梅雨が来なかったので 焦って行く必要もなかったかなと思ったけど ツーリング日和な気候でした。 ゆるすぎて書くほど…
メトロポリス・ヘイスティングス法 - Wikipedia
出典は列挙するだけでなく、脚注などを用いてどの記述の情報源であるかを明記してください。記事の信頼性向上にご協力をお願いいたします。（2018年12月） 提案分布 Q はランダムウォークの粒子が次に移動する候補点を提案する。 数学や物理において、メトロポリス・ヘイスティングス法(もしくは M-H アルゴリズム)(メトロポリス・ヘイスティングスほう、Metropolis-Hastings algorithm) はマルコフ連鎖モンテカルロ法の一つで、直接的に乱数の生成が難しい確率分布に対し、その確率分布に収束するマルコフ連鎖を生成する手法である。生成されたマルコフ連鎖は、確率分布の近似（ヒストグラム）などの期待値、すなわち積分の近似計算に用いられる。 歴史[編集] このアルゴリズムは1953年にボルツマン分布のための特殊形で発表したニコラス・メトロポリスらによって提案され.[1] 、1970年に
マルコフ連鎖モンテカルロ法 - Wikipedia
出典は列挙するだけでなく、脚注などを用いてどの記述の情報源であるかを明記してください。記事の信頼性向上にご協力をお願いいたします。（2016年3月） マルコフ連鎖モンテカルロ法（マルコフれんさモンテカルロほう、英: Markov chain Monte Carlo methods、通称MCMC）とは、求める確率分布を均衡分布として持つマルコフ連鎖を作成することによって確率分布のサンプリングを行う種々のアルゴリズムの総称である。具体的には、同時事後分布に従う乱数を継時的に生成する。代表的なMCMCとしてメトロポリス・ヘイスティングス法やギブスサンプリングがある。 MCMCで充分に多くの回数の試行を行った後のマルコフ連鎖の状態は求める目標分布の標本として用いられる。試行の回数を増やすとともにサンプルの品質も向上する。 求められる特性を持つマルコフ連鎖を作成することは通常難しくない。問題は許容で
ベイズ統計学(ベイズ確率・ベイズ推定) モンテカルロ
ベイズ確率・ベイズ推定を勉強してみる 概要 私の研究領域は、「画像処理における逆問題」という、今にして思えば手がけるんじゃなかったと後悔するような厄介なシロモノです。 以前読んだ論文の中で、減色した画像のカラーパレットを復元するという研究に、「最尤推定・ベイズ推定」というキーワードがありました。これは武器になるのか否か。一縷の望みを託して、専門書と向き合ってみました。 ですから、これは「私のノート」です。解説書ではないことをご承知願います。 ベイズ確率とは 客観確率に加えて主観確率をも含めた広義の確率をベイズ確率と呼ぶ。 客観確率: 母集団から観測あるいは想定された割合から導かれた、ランダムな事象が生起する頻度（一般的な認識としての確率） 主観確率: ある命題の尤もらしさ、あるいはその根拠となる信念・信頼の度合を表す数値 客観確率を基礎とする確率論は、ベイズ確率においても同様に適用できるこ
サンプリング法メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに ある分布に従った乱数を生成したいことがよくあったりする(一様分布に従う一様乱数や正規分布に従う正規乱数など)。 ベイズ統計学なんかだと、自然共役事前分布が使えないような複雑な分布の場合にMCMCで分布のサンプリングをして計算したりするので、結構使う場面は多い(はず)。 ちょっと調べてみたので、メモ。(基本、PRML第11章のはなし) 一様分布からの(疑似)乱数生成 一様乱数の生成の仕方について。少し。 線形合同法 X_{n+1} = (A*X_{n}+B) mod Mという形式で乱数Xを次々に生成していく方法 C言語のライブラリで実装されているrand関数 多次元にすると均等に分布しなかったり、下位ビットがランダムじゃなかったり、といろいろ問題がある xorshift http://ja.wikipedia.org/wiki/Xorshift xor演算とビットシフトだけで生成し
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