- 磐创AI分享 作者 | Cory Maklin 编译 | VK 来源 | Towards Datas Science 通常情况下，我们不能解析地求解积分，必须借助其他方法，其中就包括蒙特卡罗积分...蒙特卡罗积分的工作原理是在a和b之间的不同随机点计算一个函数，将矩形的面积相加，取和的平均值。随着点数的增加，所得结果接近于积分的实际解。 ? 蒙特卡罗积分用代数表示： ?...与其他数值方法相比，蒙特卡罗积分特别适合于计算奇数形状的面积。 ? 在上一节中，我们看到如何使用蒙特卡罗积分来确定后验概率，当我们知道先验和似然，但缺少规范化常数。...在这一点上，你应该考虑蒙特卡罗积分！ Python代码 让我们看看如何通过在Python中执行蒙特卡洛积分来确定后验概率。我们从导入所需的库开始，并设置随机种子以确保结果是可重复的。...结论 蒙特卡罗积分是求解积分的一种数值方法。它的工作原理是在随机点对函数求值，求和所述值，然后计算它们的平均值。
本文主要介绍蒙特卡罗模拟算法，以及如何通过Python来模拟问题。 什么是蒙特卡罗（Monte Carlo）方法？...蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤： 构造或描述概率过程； 实现从已知概率分布抽样； 建立各种估计量。 接下来我们介绍3个简单的案例，看一下如何在实际问题中应用这3个步骤进行求解。...案例1: image.png 的计算 如何使用蒙特卡罗方法计算圆周率 image.png ？...按照蒙特卡罗模拟的思想，我们可以计算有多少点落在积分范围内（判断条件高度 image.png ），落在阴影范围内的点数跟所有抽样点数的比值就是所要求的积分值。...接着，通过3个简单的案例讲解了如何使用Python实现蒙特卡罗模拟算法。 说明：本文问题来源于网易云课堂的数据分析师（python）课程。
一、概述 蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。 它非常强大和灵活，又相当简单易懂，很容易实现。...它诞生于上个世纪40年代美国的"曼哈顿计划"，名字来源于赌城蒙特卡罗，象征概率。 二、π的计算 第一个例子是，如何用蒙特卡罗方法计算圆周率π。 正方形内部有一个相切的圆，它们的面积之比是π/4。 ?...四、交通堵塞 蒙特卡罗方法不仅可以用于计算，还可以用于模拟系统内部的随机运动。下面的例子模拟单车道的交通堵塞。 根据 Nagel-Schreckenberg 模型，车辆的运动满足以下规则。
本文通过五个例子，介绍蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method）。 一、概述 蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。...它诞生于上个世纪40年代美国的"曼哈顿计划"，名字来源于赌城蒙特卡罗，象征概率。 二、π的计算 第一个例子是，如何用蒙特卡罗方法计算圆周率π。 正方形内部有一个相切的圆，它们的面积之比是π/4。...四、交通堵塞 蒙特卡罗方法不仅可以用于计算，还可以用于模拟系统内部的随机运动。下面的例子模拟单车道的交通堵塞。 根据 Nagel-Schreckenberg 模型，车辆的运动满足以下规则。...七，参考链接 Introduction To Monte Carlo Methods，by Alex Woods Monte Carlo Simulation Tutorial 蒙特卡罗（Monte Carlo...）方法简介，by 王晓勇 蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟的一个应用实例 （完）
MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain...要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方法和马尔科夫链的原理。我们将用三篇来完整学习MCMC。在本篇，我们关注于蒙特卡罗方法。 2....蒙特卡罗方法引入 蒙特卡罗原来是一个赌场的名称，用它作为名字大概是因为蒙特卡罗方法是一种随机模拟的方法，这很像赌博场里面的扔骰子的过程。...在python的numpy，scikit-learn等类库中，都有生成这些常用分布样本的函数可以使用。 ...蒙特卡罗方法小结 使用接受-拒绝采样，我们可以解决一些概率分布不是常见的分布的时候，得到其采样集并用蒙特卡罗方法求和的目的。
matplotlib.pyplot as plt import scipy.integrate as integrate#用于积分计算 def MonteCarlo_Integral(f,a,b,n): ''' 基于蒙特卡罗方法计算定积分...integral_value) if __name__=='__main__': #产生N个随机点数 N=10000 #定积分曲线 f=lambda x:x**2 #利用蒙特卡罗方法计算定积分...'r-',label='函数') plt.legend() plt.show() 0.0 (2.666666666666667, 2.960594732333751e-14) 算法：蒙特卡罗方法计算定积分是采用随机点模拟方法来近似计算定积分的值
章节目录 MCMC概述 蒙特卡罗方法引入 概率分布采样 接受—拒绝采样 蒙特卡罗方法小结 01 MCMC概述 从名字我们可以看出，MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（Monte Carlo Simulation...要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方法和马尔科夫链的原理。我们将用三篇来完整学习MCMC。在本篇，我们关注于蒙特卡罗方法。...02 蒙特卡罗方法引入 蒙特卡罗原来是一个赌场的名称，用它作为名字大概是因为蒙特卡罗方法是一种随机模拟的方法，这很像赌博场里面的扔骰子的过程。...上式最右边的这个形式就是蒙特卡罗方法的一般形式。当然这里是连续函数形式的蒙特卡罗方法，但是在离散时一样成立。...在python的numpy，scikit-learn等类库中，都有生成这些常用分布样本的函数可以使用。
1.MCMC简介 马尔可夫链蒙克卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)是一种随机采样方法，在机器学习、深度学习及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础，例如受限玻尔兹曼机...3.蒙特卡罗方法 我们首先介绍MCMC中的蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，蒙特卡罗是一种随机模拟的方法，最初的蒙特卡罗方法是用来求解积分问题，比如 ? ? ?...4.概率分布采样 上面讲到蒙特卡罗方法的关键是得到x的概率分布p(x)，如果求出了x的概率分布，便可以基于这个概率分布去采样n个x的样本集，然后带入蒙特卡罗求和的方程式便可以求解。...6.蒙特卡罗方法总结 使用接受-拒绝采样，可以解决一些概率分布不是常见分布的情况，然后得到采样集，最后用蒙特卡罗方法求和。...从上面可以看出，要将蒙特卡罗方法作为通用的采样模拟求和方法，必须解决如何方便得到各种复杂概率分布的对应采样样本的问题。
100 pi= 3.24 N= 1000 pi= 3.124 N= 10000 pi= 3.1464 N= 100000 pi= 3.14244 N= 1000000 pi= 3.142796 算法：蒙特卡罗方法计算圆周率通过多次撒点
交叉验证应用于时间序列需要注意是要防止泄漏和获得可靠的性能估计本文将介绍蒙特卡洛交叉验证。这是一种流行的TimeSeriesSplits方法的替代方法。...蒙特卡罗交叉验证 蒙特卡罗交叉验证(MonteCarloCV)是一种可以用于时间序列的方法。
网络是由四个创新性的关键部分实现的:首先，将卷积核本身表示为一个多层感知器; 第二，将卷积描述为蒙特卡罗积分问题; 第四，使用泊松磁盘采样（Poisson disk sampling）作为分层点云学习的可伸缩方法...所有这些贡献的关键思想是从蒙特卡罗的角度保证充分考虑潜在的非均匀样本分布函数。为了使所提出的概念适用于实际任务，我们进一步提出了一个有效的实现，大大减少了训练过程中所需的GPU内存。
蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。 我们的目标是开发一个蒙特卡罗模拟模型的投资组合优化。...使用蒙特卡罗模拟未来的价格预测 所提供的代码片段引入了一个名为monte_carlo的函数，该函数使用蒙特卡罗方法来模拟股票的未来价格。...在蒙特卡罗模拟的前提下，如果方差较小，生成的随机路径将较少微分，如果方差较大，则产生更平坦的曲线，则生成的随机路径将更多。 monte_carlo函数使用蒙特卡罗方法生成指定天数的模拟股票价格。...下一步工作 我们上面只是简单进行了蒙特卡罗模拟，如果想深入研究，还可以进行以下工作： 1、采用Q-Q图(如上所述)、箱形图、Kolmogonov Smirmov测试等正态性度量来量化正态性，这将有助于可视化量化数据的正态性...5、利用几何布朗运动(GBM)代替算术布朗运动(ABM)生成随机路径，将随机路径输入到蒙特卡罗仿真中。观察改变风险因素如何影响最优投资组合。
本文将介绍利用蒙特卡罗方法对误码率进行仿真的基本原理和基本原则。 1. 简介 误码率是通信系统性能评价的一个重要指标，在给定信道、编译码方式下，误码率是一个固定取值。...少部分情况下，可以通过理论推导得到理论的误码率，但是在大多数情况下，理论误码率无法推得，这时往往考虑采用蒙特卡罗方法对误码率进行仿真。...（误比特率、误码率同理） 蒙特卡罗方法是一种通过随机采样获得数值解的一类计算方法。...误码率，即给定条件下传输的错误概率，可以近似计算为错误码数和总码数之间的比值，因此很容易通过蒙特卡罗方法求解数值解。其基本原理见下节。 2....，蒙特卡罗方法的估计值为 ? ，那么我们一般关注的是 ? 在 ? 范围内的概率有多大。在回答这个问题之前，首先分析 ? 的概率分布。有 ? 其中 ? 是错误码字数， ? 是总码字数。
这就是为什么六西格玛专业人员使用蒙特卡洛模拟解决问题和风险评估需求的原因！图片什么是蒙特卡罗模拟？根据定义，蒙特卡罗模拟是一种评估特定结果可能性的数学工具。...更重要的是，蒙特卡罗模拟让您深入了解最有可能、最不可能和一般情况的结果。当您有诸如“这项投资会产生高回报吗？”之类的问题或者“这个项目有多贵？”，蒙特卡罗可以计算出近似的预测。如何使用蒙特卡罗模拟？...与大多数六西格玛工具一样，蒙特卡罗在很大程度上取决于您提供的数据。在大多数情况下，数据越多越好。有了额外的数据和多个变量，模拟就更容易为您提供精确的估计。使用此模拟工具时，您正在构建可能结果的模型。...六西格玛和蒙特卡罗尽管蒙特卡罗模拟是大多数专业人士的理想工具，但它并非万无一失。提供错误的数据、不准确的变量或不切实际的范围不会提供最准确的结果。这就是六西格玛发挥作用的地方。...使用蒙特卡罗时，您应该使用历史结果来创建最真实的测试范围。同样，将您的模拟结果与过去的经验进行比较可以帮助确定您是否正确运行了程序。
模拟代码 # -*- coding:utf-8 -*- # @Python Version: 3.7 # @Time: 2020/5/2 9:02 # @Author: Michael Ming # @...color[pos]) pi = 4 * count / t f.set_title("模拟次数{},pi的值{:.4f}".format(t, pi)) plt.suptitle("蒙特卡罗法近似求解圆周率
对于某些不能精确求解的问题，蒙特.卡罗方法是一种非常巧妙的寻找近似解的方法。
问题描述：使用蒙特卡罗方法估计圆周率近似值，具体描述详见以前发的文章 蒙特.卡罗方法求解圆周率近似值原理与Python实现 技术要点：Python扩展库numpy中的模块random可以批量生成特定范围内的随机数组成的数组...思考题： 1、为什么使用numpy比使用Python直接实现要快很多？ 2、使用Python直接实现的函数estimatePI()还能再改进吗？可以大幅度提高速度吗？...----------喜大普奔---------- 1、董付国老师Python系列教材，亚马逊、京东、当当、天猫均有销售： 1）《Python程序设计（第2版）》（2018年5月第6次印刷） 出版社官方链接...b-s.w4011-16232114860.18.24a52226hIi8Bj&id=534581929248&rn=9311dcbc68fffcf57b7ae352800e485d&abbucket=6 2）《Python...16232114860.52.24a52226hIi8Bj&id=556093887133&rn=9311dcbc68fffcf57b7ae352800e485d&abbucket=6 4）《中学生可以这样学Python
蒙特卡罗法求解特点 蒙特卡罗这个词之前的博文也讨论过，尤其是在之前的MCMC系列中。它是一种通过采样近似求解问题的方法。这里的蒙特卡罗法虽然和MCMC不同，但是采样的思路还是一致的。...蒙特卡罗法求解强化学习预测问题 这里我们先来讨论蒙特卡罗法求解强化学习控制问题的方法，即策略评估。...两种方法对应的蒙特卡罗法分别称为：首次访问(first visit) 和每次访问(every visit) 蒙特卡罗法。...蒙特卡罗法求解强化学习控制问题 蒙特卡罗法求解控制问题的思路和动态规划价值迭代的的思路类似。...蒙特卡罗法求解强化学习问题小结 蒙特卡罗法是我们第二个讲到的求解强化问题的方法，也是第一个不基于模型的强化问题求解方法。
blog.csdn.net/Solo95/article/details/102547762 这篇博文是另一篇博文Model-Free Policy Evaluation 无模型策略评估的一个小节，因为 蒙特...·卡罗尔策略评估本身就是一种无模型策略评估方法，原博文有对无模型策略评估方法的详细概述。...简单而言， 蒙特·卡罗尔策略评估是依靠在给定策略下使智能体运行多个轮次并采样对回报取平均值近似期望来更新对价值的估计，根据大数定理，采样的轮次越多，估计值越接近真实值。 相关基础概念 ?...新内容：在没有模型的条件下进行策略价值评估 给定数据/或与环境交互的能力 足够计算策略π\piπ的合理估计 Monte Carlo(MC) Policy Evaluation 蒙特·卡罗尔策略评估 Gt...+Gi,t Update estimate Vπ(s)=G(s)/N(s)V_\pi(s) = G(s)/N(s)Vπ(s)=G(s)/N(s) Note：这个算法被称作策略评估上的第一次访问蒙特
这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”，因为它是一种使用“马尔可夫链”（我们将在后面讨论）的“蒙特卡罗”（即随机）方法。...MCMC只是蒙特卡洛方法的一种，尽管可以将许多其他常用方法看作是MCMC的简单特例。 为什么要从分布中抽样？ 从分布中抽取样本是解决一些问题的最简单的方法。...为什么“传统统计”不使用蒙特卡洛方法？ 对于传统教学统计中的许多问题，不是从分布中抽样，可以使函数最大化或最大化。...然而，蒙特卡罗方法在贝叶斯统计中的作用与频率统计中的优化程序相同，这只是执行推理的算法。所以，一旦你基本知道MCMC正在做什么，你可以像大多数人把他们的优化程序当作黑匣子一样对待它，像一个黑匣子。...马尔可夫链蒙特卡罗 假设我们想要抽取一些目标分布，但是我们不能像从前那样抽取独立样本。有一个使用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）来做这个的解决方案。
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