Silverback9

오늘은~^^* Monte Carlo Simulation을 바탕으로 후보자 Pool을 생성 한 후 어떻게 확률값을 반영하여 후보자를 선택하는지에 알아보도록 하겠습니다~~^^*

어머 근데요~~^^*

오늘은 15일이네요~^^*

크리스마스까지 남은 날의 수가 딱 열 손가락 안에서 들어오는 날이네요~^^*

정성을 담아 무언가를 준비하고 기다리는 마음은 무엇을 기다리든 무엇을 준비하든 참 아름다운 것 같아요~^^*

크리스마스가 되면 준비한 만큼 기다린 만큼 얼마나 반가울까요~^^*

준비하던 것 이루어지는 날, 기다리던 것 만나는 날, 그 날은 언제이든 항상 크리스마스가 되는 것 같아요~^^*

크리스마스를 이제 열 손가락을 꼽아가며 기다릴 수 있다 보니, 코딩 공부하는 마음도 더 정성스러워지는 것 같아요~^^*

일상의 모든 순간들이 더욱 정성스러워져서 그런 것일까요~^^*

그럼 오늘의 코딩 공부를 정성스러우면서도 편안한 마음으로 시작해 보겠습니다~^^*

오늘도 다양한 동영상 강의를 시청자 모드로 편안하게 함께 보면 어떨까 합니다~^^*

어제는 무작위로 아주아주아주 많은 후보자 Pool 군을 생성하는 Monte Carlo Sampling 표본추출을 살펴 보았는데요~^^*

Fitness 적합성 수치에 따른 확률값을 반영하여 후보자 Pool 군을 생성하던 이전의 방법처럼,

Fitness 적합성 수치를 반영하여 Sampling 표본추출하는 과정은 어떻게 해야 하나? 궁금해 지네요.

무작위로 후보자 Pool 군을 생성한 다음, Fitness 적합성 수치에 따른 확률값을 반영하는 다음 과정이 필요한 것 같아요.

그래서~~~^^*

우리는 어쩌면…두 단계의 Sampling 과정이 필요할 지도 모르겠어요…

단계 1: Monte Carlo Sampling – 무작위로 아주아주아주 많은 후보자 Pool을 생성한다.

단계 2: Accept – Reject Sampling – 후보자의 Fitness 적합성 수치에 따른 확률을 반영하여 수용-거절한다.

오늘은요~^^*

Accept- Reject Sampling 수용-거절 표본추출에 대해 시청자 모드로 동영상 강의 자료들을 편안하게 살펴보는 시간을 가지면 어떨까 해요~~^^*

시각적으로 이해해 보는 시간 편안하게 누리셔도 좋을 것 같습니다~~^^*

Sampling 표본추출에 대한 기본 이해를 다져보겠습니다~^^* 편안하게 시청하셔요~^^*

Monte Carlo 기법와 연결하여 좀더 살펴 보겠습니다~~^^* 시청자 모드로 편안히 편안히~~^^*

Monte Carlo와 연결이 되어 있지만 좀 더 폭넓은 내용을 담고 있으니 그저 참고하는 마음으로 아주아주아주 편안하게 시청해 보셔도 괜찮을 것 같습니다~^^*

오늘 저와 함께 시청자 모드로 다양한 동영상 강의를 편안하게 시청해 주셔서 감사합니다~^^*

내일은 우리 편안하게 음악 같이 들을까요~^^*

화요일엔~~ 이전에 우리가 분석해본 프로그램 코드를 Monte Carlo Sampling 표본추출 방식으로 개선해 보면 어떨까요~^^*

오늘도~~^^*

준비한 것 선보이고 기다리던 만남 반갑게 맞이하며~~^^*

오늘도 크리스마스로 누리시고요~^^*

기쁨 나누는 멋진 보람 만끽하시고요~^^*

뿌듯한 가슴 맛있게 축하하는 따뜻하고 편안한 밤 보내셔요~^^*

내일 우리 또 만나요~^^*

네~~^^* 꿈은 이루어 집니다~~^^*