蒙特卡罗方法 Monte Carlo methods,或称蒙特卡罗实验 Monte Carlo experiments,是一大类计算算法的集合,依靠重复的随机抽样来获得数值结果。基本概念是利用随机性来解决理论上可能是确定性的问题。这类方法通常用于解决物理和数学问题,当面对棘手问题而束手无策时,往往它们可以大显身手。蒙特...
蒙特卡罗采样 (Monte Carlo Sampling) 对于⼤多数实际应⽤中的概率模型来说,精确推断是不可⾏的,因此不得不借助于某种形式的近似。上一章讨论了变分推断的近似⽅法,本章就考虑基于数值采样的近似推断⽅法,也被称为蒙特卡罗采样方法 (Monte Carlo Sampling Method)。 在贝叶斯神经网络一节中,我们提到过针对连...
吉布斯采样是一种随机算法(使用随机数),常用于贝叶斯推理(因为贝叶斯网络含有条件概率的集合),作为随机算法,它是用于统计推理的确定性算法(如EM算法:expectation-maximization algorithm)的一种替代方法 再回到之前Metropolis-Hastings算法,由于有接受率的存在,并不能保证每次的采样结果都被接收,所以会导致收敛前采样次数的...
在 warptest 可执行文件中实现的统计测试应该通过不同的a值\theta。 提示:您可能会发现通过替换进行积分很有用,例如使用映射x=cos\ \theta \ and \ tan^{2}\theta = \frac{1-x^{2}}{x^{2}}.此外,这个特性可能会派上用场:\int_{}^{} f^{'}(x) e^{f(x)}dx=e^{f(x)} +C, where \ ...
机器学习专题之一lecture7-Monte Carlo sampling 蒙特卡罗采样
Monte Carlo sampling is the attempt to solve probabilistic problems by mathematical experiments, involving random numbers, rather than by rigorous mathematical reasoning. Involved problems requiring an exceptional degree of mathematical ingenuity can be handled by Monte Carlo sampling easily and conveniently ...
MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种利用马尔可夫链的采样技术。它通过构建满足详和平衡条件的转移矩阵来模拟目标分布的样本。在MCMC中，Metropolis-Hastings算法是一种改进的MCMC方法，通过调整接受率来提高采样效率。Gibbs Sampling是MCMC的一种特殊形式，适用于条件独立的随机变量。通过交替更新每个变量的...
Chapter 1Quasi-Monte Carlo Sampling byArt B. OwenIn Monte Carlo (MC) sampling the sample averages of random quantities are usedto estimate the..
变分是从最优化的角度通过坐标上升法收敛到局部最优,这一章我们将通过计算从动力学角度见证Markov Chain Monte Carlo收敛到平稳分布。 先说sampling的原因,因为统计学中经常会遇到对复杂的分布做加和与积分,这往往是intractable的。MCMC方法出现后贝叶斯方法才得以发展,因为在那之前对不可观测变量(包括隐变量和参数)后...
Importance Sampling importance sampling的目的是为了计算积分Eπ[h(x)]=∫h(x)π(x)Eπ[h(x)]=∫h(x)π(x)。和rejection method不同,importance sampling本身并不能也不期望得到分布π(x)π(x)的采样,而是转而去对一个很容易采样的分布g(x)g(x)进行采样,然后在计算积分的时候加考虑采样点各自的权重...