今天看到一个比较有意思的方法，用蒙特卡洛方法计算圆周率。觉得挺有意思，就把它用Python来实现以下，代码如下。结果发现，计算跟准确值圆周率有一些千分之的几到万分之几的误差，挺有意思的哈。在10000次迭代的计算下，圆周率是3.1464，计算时间0.
其产生于20世纪50年代早期，是在贝叶斯理论框架下，通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法。Metropolis算法及其推广算法已被称为蒙特卡洛马尔可夫链技术，因为这些算法模拟了一个马尔可夫链，从极限分布中获取抽样。
每当我们讨论概率时，我们其实都是在对概率密度进行积分。在贝叶斯分析中，我们所用到的很多概率密度都不是能解析表达的：对它们积分你需要付出很大的代价，如果它们真的可积。所以，我们用一种代替的方法，就是大量的仿真这个随机变量，然后从我们仿真出的随机数里得到概率。
Silver， D.， Hubert， T.， Schrittwieser， J.， Antonoglou， I.， Lai， M.， Guez， A.， Lanctot， M.， Sifre， L.， Kumaran， D.， Graepel， T.， Lillicrap， T.， Simonyan， K.， & Hassabis， D. . A general reinforcement learning algorithm that Masters Chess， Shogi， and go through self-play. Science， 362， 1140–1144. 见原文链接。
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C. E. Rasmussen and C. K. I. Williams， Gaussian Processes for Machine Learning， ， The MIT Press ISBN 0–262–18253-X.
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选自 acando.no 作者： Popov, Sergey机器之心编译参与：吴攀、亚洲、微胖要应用科学方法进行数据探索，就应该知道可以应用什么程度的方法。神经网络对股市预测而言是无效的。蒙特卡罗算法也不能提供太多帮助，而应用不当的随机森林算法能够真正毁掉你在东南亚的假期。
