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AI人工智慧探討系列 第 27

蒙特卡羅方法Monte Carlo method

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甚麼是蒙特卡羅方法?
模特卡羅方法,是一種模擬方法的數學技術,它的功用也是預測、估計不確定事件可能的結果。發明者約翰是以摩納哥這個國家著名的一座賭場命名的,因為機會元素是建model的核心,這原理類似於賭盤遊戲。


蒙特卡羅方法應用的範圍包括

預測股價價格
銷售數字預測
項目管理及定價

與一班的預測方法相比,蒙特卡羅的優勢在於有敏感性分析的能力,敏感性分析可使決策者能夠看到輸入對結果的影響。


蒙特卡羅使用3方法

1.建立model
(輸入、預測變量)

2.指定自變量的概率分布
(可用歷史紀錄來分配權重-哪個變量影響的結果多)

3.重複運行模擬運算,以利日後應用
(做到收集足夠的結果已構成無限量可能組合的樣本)


資料來源:
https://www.ibm.com/cloud/learn/monte-carlo-simulation

https://zh.m.wikipedia.org/zh-hant/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95


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