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。問題は許容できる誤差内で定常分布に収束する試行の回数を決めることである。適切な連鎖なら任意の位置から始めても定常分布に速く達し、これを高速混合（rapid mix
既にやり尽くされた感のあるネタだが，個人的には得られた点が多かったのでまとめておく。 やりたいこととしては，「twittbotでBOTを作るだけじゃツマラナイし面倒だから，自動でBOTが学習して呟いてくれたらいいよね！」って感じ。皆に愛されているしゅうまい君などもマルコフ連鎖で文章を生成しているらしいヨ。圧縮新聞は言わずもがな。 環境 Cent OS 5.4 ruby 1.9.3p125 (2012-02-16) [i686-linux] igo-ruby (0.1.5) mecab-ipadic-20070801 (MeCab用の日本語辞書) The Ruby Twitter Gem (2.1.0) アカウントの準備 BOTを運用するアカウントを作成する。このとき，アカウントで利用するメールアドレスの認証を済ませておかないと，後でTwitter Developersのサイトにログインでき
だいぶ前にはじめてのAIプログラミングという本を読んで、N-Gramを作ってみた。 N-gramしてみた - hitode909のダイアリー 今日少し時間があったからマルコフ連鎖もやってみた。 はじめてのAIプログラミング―C言語で作る人工知能と人工無能 作者: 小高知宏出版社/メーカー: オーム社発売日: 2006/10メディア: 単行本 クリック: 85回この商品を含むブログ (23件) を見る マルコフ連鎖を使った文の生成 ある文章を解析して、ある単語が出現した次にどの単語が出現することがあるかを調べる 文の開始となる単語を１つ選ぶ その単語に続く単語を確率的に選択していく 3をしばらく繰り返す こうすると、文っぽいものができるらしい。 あまり覚えていないけど、マルコフ連鎖というのは、次の要素が直前の要素のみによって決まる、という性質がある言語で、その性質を使って、文を作ることができ
マルコフ連鎖とは， P(Xt+1∣Xt,Xt−1,…,X1)=P(Xt+1∣Xt)P(X_{t+1}\mid X_t,X_{t-1},\dots,X_1)=P(X_{t+1}\mid X_t)P(Xt+1∣Xt,Xt−1,…,X1)=P(Xt+1∣Xt) を満たすような確率変数の列 X1,X2,…X_1,X_2,\dotsX1,X2,… のこと。 上の式は，Xt+1X_{t+1}Xt+1 が XtX_tXt のみに依存する（Xt−1X_{t-1}Xt−1 以前には依存しない）ことを表しています。 例えば，ttt 日目の天気を XtX_tXt とし，以下の2つが成立するとしましょう。 XtX_tXt によって Xt+1X_{t+1}Xt+1 の傾向が決まる （例. 今日晴れたら明日も晴れやすい） Xt−1X_{t-1}Xt−1 以前は Xt+1X_{t+1}Xt
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
