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...
要检查一个序列是否是真正的随机序列,可以计算这个序列的 entropy 或者用压缩算法计算该序列的冗余。 OK,根据上面的算法现在我们有了均匀分布的随机数,但是如何产生满足其他分布(比如高斯分布)下的随机数呢?一种可选的简单的方法是 Inverse transform sampling,有时候也叫Smirnov transform。拿高斯分布举例子,它的原理是...
马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现 ,时长08:47 马尔科夫链蒙特卡洛方法 MCMC的关键如下: 跳跃概率的比例与后验概率的比例成正比。 跳跃概率可以表征为: 概率(跳跃)*概率(接受) 从长远来看,该链将花费大量时间在参数空间的高概率部分,从而实质上捕获了后验分布。有了足够的跳跃,长期分布将与联合后验概率...
马尔科夫链蒙特卡洛算法 贝叶斯景象图 对于一个含有 NN 个未知元素的贝叶斯推断问题,我们隐式地为其先验分布创建了一个 NN 维空间。先验分布上某一点的概率,将投射到某个高维的面或曲线上,其形状由先验分布决定。 比如,假定有两个未知元素p1、p2 ,其先验分布都是(0,5)上的均匀分布,那么先验分布就存在于一个边...
[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 ...
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/ ...
马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现 ,时长08:47 马尔科夫链蒙特卡洛方法 MCMC的关键如下: 跳跃概率的比例与后验概率的比例成正比。 跳跃概率可以表征为: 概率(跳跃)*概率(接受) 从长远来看,该链将花费大量时间在参数空间的高概率部分,从而实质上捕获了后验分布。有了足够的跳跃,长期分布将与联合后验概率...
马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现 ,时长08:47 马尔科夫链蒙特卡洛方法 MCMC的关键如下: 跳跃概率的比例与后验概率的比例成正比。 跳跃概率可以表征为: 概率(跳跃)*概率(接受) 从长远来看,该链将花费大量时间在参数空间的高概率部分,从而实质上捕获了后验分布。有了足够的跳跃,长期分布将与联合后验概率...