Data Science, Machine Learning, Python, Sampling, Statistics.
= F，換句話說當蒙地卡羅方法在估計一個積分函數時，實際上是將其視為一個均勻隨機變量的期望： 因此，當我們想用程式實現它時，遵照以下步驟 : 這邊我們透過蒙地卡羅積分來估計一下指數分布在閉區間 0~5 的積分值是多少 (為了簡單，本篇程式碼皆使用一維樣本) : 輸出如下，可以看到隨著樣本數增多，估計誤差從3.8%降到了0.6% : 當然，回到公式本身，我們也可以不要以均勻分布作為取樣分布，而是可以自己發揮創意，但通常以簡單起見，均勻分布的模擬還是很常見的。 Variance Reduction 方差縮減 首先我們要先知道甚麼是方差縮減，以及為何它很重要。 當我們針對 E[f(x)]