所以这不只是贝叶斯推断特有的方法,是一种普适性的积分近似技术。对于近似一个分布来说,从其中按概率分布采样来实现是一个非常自然的想法。 蒙特卡洛采样基础 简述Monto Carlo:1. 蒙特卡洛方法Monte Carlo 可以通过采用随机投点法来求解不规则图形的面积。求解结果并不是一个精确值,而是一个近似值。当投点的数量越来...
重要性采样是一种用于估计难以采样的分布的重要方法。通过从一个容易采样的分布中采样,并使用权重因子对样本进行加权,我们可以近似地估计目标分布的统计特性。在本文中,我们使用Python实现了一个简单的重要性采样算法,并展示了如何使用它来估计目标分布。 通过这个示例,我们可以看到重要性采样的概念和基本步骤。但需要注意...
#从 p(x) 采样,这里为了图方便p(x)也设定成了正态分布,所以看起来采样很容易,对于非高斯还是很麻烦的s = 0for i in range(n):# draw a samplex_i = np.random.normal(mu_target, sigma_target)s += f_x(x_i)print("simulate value", s/n) # 0.954 #从 q(x) 进行重要性采样value_list =...