Gibbs采样
(学习这部分内容大约需要50分钟) 摘要 Gibbs采样是一种马尔科夫连蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)算法, 其中每个随机变量从给定剩余变量的条件分布迭代地重新采样. 它是在概率模型中执行后验推理的简单且常用的高效方法. 预备知识 学习Gibbs ...
原文：gibbs采样
gibbs采样 关键字一 关键字二 参数估计与预测 机器学习的一般思路为： .从问题的本质中构建模型，定义样本的产生，有联合概率 图模型 。 .进行模型参数的估计：MLE MAP Bayes。 .使用模型对新样本进行估计。 MLE：极大似然估计 估计：解优化函数 预测： MAP：极大后验估计 估计：解优化函数 预测： 对比极大似然估计，引入了关于 的先验知识。 Bayes估计 估计：后验概率 预 ...
2017-03-30 17:43 0 3947 推荐指数：
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