機械学習基礎理論独習

誤りがあればご指摘いただけると幸いです。数式が整うまで少し時間かかります。リンクフリーです。

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棄却サンプリング

本記事のPythonによる実装記事はこちらです。

サンプリングする分布(事後分布)をp(x)を目標分布と言います。

kq(x)\geq p(x)を満たす提案分布q(x)を選びます。
ただし、q(x)は乱数発生が容易な分布を選択する必要があります。

以下の1~3を繰り返すことによりサンプリングします。

1: q(x)に従う乱数x'を発生する
2: [0, \ kq(x)]の一様分布に従う乱数y'を発生する
3: y'\leq p(x')ならx'を採用、そうでないなら棄却する

イメージは以下です。
青線が目標分布、オレンジ色の線が提案分布です。
x'が点線で、赤丸が採用される場合、青×が棄却される場合です。

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偉人の名言

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貴方の遊びに言い訳はいらない。
言い訳を決して言うな。
シェイクスピア

参考文献

パターン認識機械学習 下巻

動画

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