3、MCMC采样和M-H采样 在MCMC采样中先随机一个状态转移矩阵Q,然而该矩阵不一定能满足细致平稳定理,一次会做一些改进,具体过程如下 MCMC采样算法的具体流程如下 然而关于MCMC采样有收敛太慢的问题,所以在MCMC的基础上进行改进,引出M-H采样算法 M-H算法的具体流程如下 M-H算法在高维时同样适用 一般来说M-H采样算法较MCMC
x = np.random.normal(0,1,(3,2)) 【最后,我们看看gibbs算法的正确性推导】--需要较多的数学知识,可以略过 Gibbs采样的正确性基于马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法的理论,其核心思想是构造一个马尔可夫链,使其平稳分布就是我们要采样的目标分布。 Gibbs采样的正确性推导可以从以下几个...
Python简单实现 如何产生任意的概率分布?本文采用MCMC的方法进行演示。这个任务在进行算法仿真时具有很好的意义,首先我们需要设定一个所需的分布(需满足的要求是 ),本文以指数分布为例,主要阐述实现的过程,如需更详细的解释,请参考相关的文献。 实现过程主要为6步。 首先,给定一个初始状态 ,(随机分布产生)。 对于 ...
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。 首先,目标是什么?MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本,而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上 "徘徊",使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。如果 "徘徊 "过程设置正确,你可以确保这种比例关...
马尔可夫链蒙特卡洛法(MCMC)的原理讲解以及Metropolis-Hasting与Jibbs算法python实现 搬砖搬得稀碎 学生 6 人赞同了该文章 马尔可夫链 考虑一个随机变量的序列 X={X0,X1,⋯,Xt,⋯} ,这里 Xt 表示时 t 的随机变量, t=0,1,2,⋯ ,每个随机变量 Xt 的取值集合相同,称为状态空间,表示为 S 。随机变量...
首先明确一点,MCMC返回值不是后验分布,而是后验分布上的一些样本点。我们可以把MCMC的搜索过程看做是寻找正确的山峰的过程,上面的图也能看出来,概率大的地方就是形成了一个山峰,我们要找的就是这样一个山峰。但是我们返回的是这座上上的一些石头,用来表示这座山。我们可以把MCMC的搜索过程,想象成不断地问每一块...
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。 首先,目标是什么?MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本,而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上 "徘徊",使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。如果 "徘徊 "过程设置正确,你可以确保这种比例关...
Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings(M-H)MCMC采样算法的实现 原文链接:http://tecdat.cn/?p=25376 Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。 首先,目标是什么?MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本,而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上 ...
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。 首先,目标是什么?MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本,而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上 "徘徊",使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。如果 "徘徊 "过程设置正确,你可以确保这种比例关...
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。 首先,目标是什么?MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本,而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上 "徘徊",使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。如果 "徘徊 "过程设置正确,你可以确保这种比例关...