人工知能に関する断創録スマートフォン用の表示で見るスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。ロボティクス、生物学などに興味を持っています。このブログでは人工知能のさまざまな分野について調査したことをまとめています。Learning、Kerasに関する記事が多いです。機械学習PRMLPythonによるモンテカルロ法入門(2014/6/20)のつづき。今回はBox-Muller法を使って標準正規分布に従う乱数を生成してみました。あとおまけで中心極限定理に基づく正規乱数の生成も試してみます。従う2つの乱数を生成するアルゴリズム。独立同分布のとすると、次の2つの変数は独立同分布のになるらしい。rv.ppf(0.99)))plt.show()実行すると確かにX1とX2の乱数は標準正規分布と一致していることが確認できました。Theorem)に基づく方法も試してみました。中心極限定理に基づく方法はBox-Muller法に比べて精度は落ちるけど高速とのこと。0.5]の一様乱数12個を足し合わせることで1つの正規乱数を生成してみます。実際には正規乱数を1つ生成するのではなく、100000個まとめて生成してヒストグラムを描いています。rv.ppf(0.99)))plt.show()ちゃんと正規分布に従う乱数になっていました。1/12^2)に従う。12個使ったのは一様分布の分散が1/12だったからなのか・・・納得。プロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。Blog|ブログを報告する。