2017年2月12日日曜日

MCMC法

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) を何のために使うのかが分かる講義(※1)。
https://www.youtube.com/watch?v=-H28H1unn0M

MCMC法をググっても手法ばかりが書かれていて、その目的の説明がすっぽり
抜け落ちているものだらけなので、MCMCって何という人は聞く(見る?)価値あり。

ものすごく短くまとめると、

  • 高次元の確率分布をランダムサンプリングで求める方法がMCMC法
  • そのうちの1つがGibbs Samplingで、条件付き確率分布から ランダムサンプリングできるのであれば、同時確率分布から ランダムサンプリングできるという手法
となる。


もう少しGibbs Samplingについて詳細に書くと、

確率変数の集合をAとして、|A|次元の同時確率分布からランダムサンプリングしたい場合は、
全てのa∈Aに対して、A\{a}の確率変数の値を決めたときに、aの確率分布から
ランダムサンプリングできるのであれば、Gibbs Samplingを使うことができる、

ということ。


(※1) http://qiita.com/shogiai/items/bab2b915df2b8dd6f6f2 からたどり着いた。

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