为什么要用吉布斯采样 什么是sampling? sampling就是以一定的概率分布,看发生什么事件。举一个例子。甲只能E:吃饭、学习、打球,时间T:上午、下午、晚上,天气W:晴朗、刮风、下雨。现在要一个sample,这个sample可以是:打球+下午+晴朗。 吉布斯采样的通俗解释 ...
最近因为论文需要用到LDA方法,这个方法需要的数学知识比较多,查了些资料,根据自己的理解先从Gibbs Sampling开始。 .什么是随机模拟 统计模拟, 蒙特卡洛方法 随机模拟的重要问题是给定一个概率分布p x ,在计算机中生成它的样本,比如利用计算机生成随机数来作为均与分布的样本。但是有些概率分布p x 的的样本难以生成,这时就需要一些更复杂的随机模拟的方法来生成样本了。这就是下面要介绍的 ...
2014-03-27 21:57 0 5396 推荐指数:
为什么要用吉布斯采样 什么是sampling? sampling就是以一定的概率分布,看发生什么事件。举一个例子。甲只能E:吃饭、学习、打球,时间T:上午、下午、晚上,天气W:晴朗、刮风、下雨。现在要一个sample,这个sample可以是:打球+下午+晴朗。 吉布斯采样的通俗解释 ...
吉布斯采样(Gibbs Sampling) 常用于DBM和DBN,吉布斯采样主要用在像LDA和其它模型参数的推断上。 要完成Gibbs抽样,需要知道条件概率。也就是说,gibbs采样是通过条件分布采样模拟联合分布,再通过模拟的联合分布直接推导出条件分布,以此循环。 概念解释 吉布斯采样 ...
吉布斯采样 (Gibbs Sampling) 首先选取概率向量的一个维度,给定其他维度的变量值当前维度的值,不断收敛来输出待估计的参数。具体地 1.随机给每一篇文档的每一个词 ww,随机分配主题编号 zz2.统计每个主题 zizi 下出现字 ww 的数量,以及每个文档 nn 中出现主题 zizi ...
目录 MCMC(一)蒙特卡罗方法 https://www.cnblogs.com/emanlee/p/12356492.htmlMCMC(二)马尔科夫链 https://www.cnblogs.co ...
将具有不连续点的周期函数(如矩形脉冲)进行傅立叶级数展开后,选取有限项进行合成。当选取的项数越多,在所合成的波形中出现的峰起越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时,该峰起值趋于一个常数,大约等于总跳变值的9%。这种现象称为吉布斯效应 ...
LDA简介: LDA的全称是Linear Discriminant Analysis(线性判别分析),是一种supervised learning。因为是由Fisher在1936年提出的,所以也叫Fisher’s Linear Discriminant。 LDA通常作为数据预处理阶段的降维技术 ...
文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA ...
几个可以学习gibbs sampling的方法1,读Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning,讲的很清楚,但是我记得好像没有例子。2,读artificial Intelligence,2、3版,都有。但是我没读过。3,最方便的,查wiki ...