Data Science, Machine Learning, Python, Sampling, Statistics.
相關，這個意思從最後我們得出的最小估計方差來看很明顯，當Cov(f(x), g(x)) 最小，得出的方差就會最小。而這個方法一切的精華就在於，如何找出一個強相關的函數來完成這個算式。 顯而易見，該算法的優勢在於不需計算反函數，因此某些時刻能夠突破對偶變量法帶來的不便，但難點在於強相關函數的選擇有許多，甚至有時會發生找不到強相關函數的窘境，因此使用起來就需要一些創意性。 舉個例子，如果估計 e^U 函數 : 我們可以簡單選擇均勻分布做強相關函數，因此 : 則方差減少量為 : 整體來說，減少比率為98% Importance Sampling 重要性抽樣