虽然你不能直接计算每个房间的人数,但通过马尔科夫链的蒙特卡洛方法,你可以从任意状态(房间)开始采样,并最终收敛到目标分布(人数分布)。
通过运行马尔科夫链生成样例\left\{ U^{\left( k \right) }_{i},V^{\left( k \right) }_{j} \right\} ,而马尔科夫链的稳态分布便是模型参数与超参数\left\{ U,V,\Theta _{U},\Theta _{V} \right\} 的后验分布。基于蒙特卡罗的方法是其可以渐进的获得精确地结果。然而实际中因为MCMC方法要求...
MCMC 起始于一个随机的位置,这个所在位置所对应的概率可能很低。而通过 MCMC 算法,我们会谨慎的收集样本,选择附近最好的一个方向进行移动,这个过程其实是缓慢的。但是,一旦我们到达了后验分布所在区域,我们就可以轻松地收集到大量可用样本。因为,当我们走到山腰时,周围的石头都是属于山峰的,都可以用于描述后验分布。
从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看。趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理...
[0020] 图1是根据本发明一个实施例的基于马尔科夫链蒙特卡洛算法的交通流缺失数 据估计方法的流程图。如图1所示,该方法包括以下步骤: [0021] 步骤S1 :接收连续N天的交通流数据,并根据连续N天的交通流数据得到交通 流数据向量集1=[￥(1),￥(2),...,￥(沁],其中,第1天的交通流数据向量为￥(1)= [yi ...
融合马尔科夫链-蒙特卡洛算法的改进通用似然不确定性估计方法在流域水文模型中的应用 Application of Markov Chain Monte Carlo method based modified generalized likelihood uncertainty estimation to hydrological models.pdf,水利学报 2009年4月 SHUILIXUEBAO 第4
基于马尔科夫链蒙特卡洛算法的交通流缺失数据估计方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于马尔科夫链蒙特卡洛算法的交通流缺失数据估计方法说明:本发明提出一种基于马尔科夫链蒙特卡洛算法的交通流缺失数据估计方法,包括:S1:接收连续N天的交...专利查询请上爱企查
马尔科夫链 http://wenku.baidu.com/link?url=26MSlOhtBMPQJz3ta2p3bM6IMdLsvvHQ2mzw8AI2GcSdZAI7Ukdf1rl4KR6VUojnuutXwU5EqHNv-V0acHQn1PlkoyYT0j7DrVRWskg_Kr7&pn=50 蒙特卡洛采样算法 http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/ ...