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確率分布

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Afterwork Lab｜スタレのゆる実測ノート•2ヶ月前

【スタレ】≪ガチャは予想できる？≫モンテカルロ法×確率分布で“計算ツールの仕組み”をやさしく解説

■ はじめに スタレのガチャは「運だから予想できない」と感じる人が多いと思います。 実際、1回の結果は誰にも予想できません。 ただし、 10000人が同じ条件でガチャを回したらどうなるか 140連でPUを1体以上入手する人はどれくらいか 完凸する人はどのくらいの割合か といった “全体の傾向” なら、数学的にある程度見えてきます。 afterwork-lab.hatenablog.com 本記事では、ガチャ計算ツールの裏側で使われている モンテカルロ法 や 確率分布 の考え方を、できるだけ分かりやすく整理していきます。 難しい数式も登場しますが、 「へぇ、こういう仕組みで動いているんだ」という…

#スタレ#ガチャ確率#モンテカルロ法#確率分布#ツール#シミュレーター#計算機#天井#おかしい#統計

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633ブックマークWebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 -paiza.hatenablog.com
299ブックマークシステムの納期とは確率分布だ − Publickeywww.publickey.jp
187ブックマークこの発想は無かった!! 「EXILEの画像をアップすると近い構図の確率分布の画像が送られてくる」タグまとめtogetter.com
136ブックマークさまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 - 中川雅央 【知と情報の科学】 さまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 - 中川雅央 【知と情報の科学】 ■　さまざまな確率分布 (probability distributions) 観測される現象は，確率的に変動するものが多いと考えられます．その観測されたデータを説明する統計モデルに，どの確率分布を使えばうまく説明できるでしょうか． 正規...www.biwako.shiga-u.ac.jp
63ブックマーク確率分布曼荼羅 - archief voor stambomenleeswijzer.hatenablog.com
50ブックマーク報酬確率分布の変化に応じたBandit Algorithm〜論文解説：A Linear Bandit for Seasonal Environments〜 - MonotaRO Tech Blogtech-blog.monotaro.com
42ブックマークシステムの納期とは確率分布だ − Publickeywww.publickey1.jp
40ブックマークポケポケに登場する確率分布 - Qiitaqiita.com
37ブックマーク本の虫: 確率分布の使い方C++0xのstd::randomには、様々な分布クラスが存在する。一体どうやって使い分ければいいのか。ここでは、ゲームにたとえて考えてみる。 もっとも簡単な分布は、一様分布（Uniform distributions）である。これは、a ≦ i ≦ b, の範囲の値iを、それぞれ等しい確率で返す分布である。 ゲームでいえば、サイコロやルーレット...cpplover.blogspot.com

関連ブログ

双子ママ、今日も楽しい！•2ヶ月前

統計の基礎⑨｜確率分布とは？サイコロを使って考えてみよう

おはようございます！ ゆきちゃんママです！ 先週に続いて……ちゃんとやっています（笑） 「統計の基礎」のお勉強です。 今回は、前回の記事で少し登場した「確率分布」について、サイコロを例に考えていきたいと思います。 言葉だけを見ると難しそうですが、仕組みはそれほど複雑ではありません。 まずは、「確率変数」という言葉から確認していきましょう！ （前回の記事を貼り付け） 確率変数とは？ 確率分布とは？ すべての目が同じ確率になる「一様分布」 棒グラフで見ると、分布の形がわかりやすい 確率の合計は１になる 確率分布を見ると、何がわかるの？ 実際にサイコロを何度も投げてみます 確率変数とは？ 確率変数と…

#統計の基礎#確率分布#サイコロ#一様分布
からっぽのしょこ•7ヶ月前

【Python】2次元ガウス分布の作図

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、ガウス分布のグラフ作成についてPythonを使って確認します。 【前の内容】 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 多次元ガウス分布の作図 グラフの作成 パラメータの設定 確率分布の計算 確率分布の作図 複数グラフの作成 参考文献 おわりに 多次元ガウス分布の作図 多次元ガウス分布(multivariate Gaussia…

#確率分布#正規分布#Python
からっぽのしょこ•9ヶ月前

【Python】1次元ガウス分布の計算

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、ガウス分布の確率密度などの計算についてPythonを使って確認します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 1次元ガウス分布の計算 確率密度の計算 パラメータの設定 スクラッチ実装による計算 標準偏差パラメータの場合 精度パラメータの場合 クラスによる計算 標準…

#確率分布#正規分布#Python
からっぽのしょこ•9ヶ月前

【Python】1次元ガウス分布の乱数生成

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、ガウス分布の乱数についてPythonを使って確認します。 【前の内容】 zenn.dev 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 1次元ガウス分布の乱数生成 サンプリング パラメータの設定 乱数の生成 乱数の作図 乱数の集計 サンプルサイズの影響 サンプルサイズと形状の関係 参考文献 おわりに 1次元ガウス分布の乱数生成 1…

#確率分布#正規分布#Python
からっぽのしょこ•9ヶ月前

【Python】1次元ガウス分布から1次元ガウス分布の生成

はじめに 機械学習や統計学で登場する各種の確率分布について、「計算式の導出・計算のスクラッチ実装・計算過程や結果の可視化」などの「数式・プログラム・図」を用いた解説により、様々な角度から理解を目指すシリーズです。 この記事では、ガウス分布の乱数とガウス分布の関係についてPythonを使って確認します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 1次元ガウス分布から1次元ガウス分布の生成 確率分布の生成 数式の設定 生成分布の設定 サンプル分布の作図 サンプルとパラメータの対応関係 ハイパーパ…

#確率分布#正規分布#Python
からっぽのしょこ•10ヶ月前

3.4.0：多次元ガウスモデルの生成モデルの導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』(MLSシリーズ)の独学時のノートです。各種のモデルやアルゴリズムについて「数式・プログラム・図」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、多次元ガウス分布に対するベイズ推論で登場する数式の行間を埋めます。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 3.4.0 多次元ガウスモデルの生成モデルの導出 生成過程の設定 平均が未知の場合 精度が未知の場合 平均・精度が未知の場合 尤度関数の確認 生成モデルの導出 平均が未知…

#ベイズ推論#正規分布#確率分布
からっぽのしょこ•10ヶ月前

3.2.2：カテゴリモデルの生成モデルの導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』(MLSシリーズ)の独学時のノートです。各種のモデルやアルゴリズムについて「数式・プログラム・図」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、カテゴリ分布に対するベイズ推論で登場する数式の行間を埋めます。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 3.2.2 カテゴリモデルの生成モデルの導出 生成過程の設定 尤度関数の導出 生成モデルの導出 グラフィカルモデルの確認 参考文献 おわりに 3.2.2 カテゴリモデルの生成…

#ベイズ推論#カテゴリ分布#確率分布
からっぽのしょこ•1年前

3.2.3：ポアソンモデルの生成モデルの導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』(MLSシリーズ)の独学時のノートです。各種のモデルやアルゴリズムについて「数式・プログラム・図」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、ポアソン分布に対するベイズ推論で登場する数式の行間を埋めます。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 3.2.3 ポアソンモデルの生成モデルの導出 生成過程の設定 尤度関数の導出 生成モデルの導出 グラフィカルモデルの確認 参考文献 おわりに 3.2.3 ポアソンモデルの生成…

#ベイズ推論#ポアソン分布#確率分布
からっぽのしょこ•1年前

3.3.0：1次元ガウスモデルの生成モデルの導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』(MLSシリーズ)の独学時のノートです。各種のモデルやアルゴリズムについて「数式・プログラム・図」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、1次元ガウス分布に対するベイズ推論で登場する数式の行間を埋めます。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 3.3.0 1次元ガウスモデルの生成モデルの導出 生成過程の設定 平均が未知の場合 精度が未知の場合 平均・精度が未知の場合 尤度関数の導出 生成モデルの導出 平均が未知…

#ベイズ推論#正規分布#確率分布