概率论与统计学7——马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo) 做大饼馅儿的韭菜 一条想成为大佬的咸鱼 2020 科学季 178 人赞同了该文章 之前对马尔可夫链写过一些基础的介绍,有兴趣的大家可以先看看这篇文章, 大饼:概率论与统计学5——马尔科夫链(Markov Chain)861 赞同 · 48 评论文章 马尔可夫蒙特卡洛...
概率论与统计学7——马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo) 做大饼馅儿的韭菜 一条想成为大佬的咸鱼 2020 科学季 178 人赞同了该文章 之前对马尔可夫链写过一些基础的介绍,有兴趣的大家可以先看看这篇文章, 大饼:概率论与统计学5——马尔科夫链(Markov Chain)861 赞同 · 48 评论文章 马尔可夫蒙特卡洛...
1990年代MCMC(Markov Chain Monte Carlo ,马尔科夫链蒙特卡洛)计算方法引入到贝叶斯统计学之后,一举解决了这个计算的难题。可以说,近年来贝叶斯统计的蓬勃发展,特别是在各个学科的广泛应用和MCMC方法的使用有着极其密切的关系。 (2)蒙特卡洛方法(Monte Carlo) 蒙特卡洛方法是一种随机模拟方法,随机模拟的思想由来已久(参见...
Markov Chain Monte Carlo 和 Gibbs Sampling算法 Welcome To My Blog 一.蒙特卡洛模拟 蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)是随机模拟的别名,关于随机模拟的一个重要的问题就是:给定一个概率分布p(x),如何生成它的样本? 一般而言,均匀分布Uniform(0,1)的样本容易生成,而常见的概率分布(连续或离散)都...
Markov Chain & Monte Carlo (MCMC)是推断(Inference)中近似推断中的随机推断。 Monte Carlo Method Monte Carlo Method是对一类随机方法的特性的概括,即那些“采样越多,越近似最优解”的方法[1]。 Monte Carlo Method是一种基于采样的随机近似方法。推断的任务是求后验概率(posterior probability),其中为观测变量(...
Monte Carlo方法也称为统计模型方法,是以概率统计理论为指导的一类数值计算方法。 但是在加上Markov chain 会变成MCMC算法,也是贝叶斯统计推断中的一个非常重要的算法 贝叶斯 贝叶斯推断(Bayesian inference)是对给定的样本数据加统计模型,并由模型参数或不可观察的随机变量的后验分布来进行统计推断的过程。
因为在高维空间里,因为高维空间得数据具有稀疏性,选取的q(z)如果和p(z)没有很相近,就会导致采样的效率很低,所以针对高维的随机变量z(对应的数值积分问题)的采样点获取,提出了Monte Carlo方法。 怎么随机? 怎么近似? 怎么采样? 由于markov chain的各个时刻的随机变量zt都服从于某一个概率分布p(zt),如果每个zt的...
马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC) 是一类近似采样算法. 它通过一条拥有稳态分布pp的马尔科夫链对目标分布pp进行采样. 预备知识 学习MCMC需要以下预备知识 条件分布: MCMC常常被用于从条件分布中采样. 蒙特卡洛估计(Monte Carlo estimation) ...
马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC:Markov Chain Monte Carlo)方法就是解决这一问题的 马尔科夫链蒙特卡洛方法被评为二十世纪的十大算法之一 下面介绍原版算法的改进算法:Metropolis-Hastings算法: Metropolis-Hastings算法是一种马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)方法,用于在难以直接采样时从某一概率分布中抽取随机样本序列。得到的序列可用于...
Markov Chain & Monte Carlo (MCMC)是推断(Inference)中近似推断中的随机推断。 Monte Carlo Method Monte Carlo Method是对一类随机方法的特性的概括,即那些“采样越多,越近似最优解”的方法[1]。 Monte Carlo Method是一种基于采样的随机近似方法。推断的任务是求后验概率(posterior probability)P(Z|X),其中X...