吉布斯采样（Gibbs Sampling）简介（转）
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 ...
原文：吉布斯采样Gibbs Sampling
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 问题是我们不知道p E,T,W ，或者说，不知道三件事的联合分布joint distribution。当然，如果知道的 ...
2017-10-27 14:55 0 14507 推荐指数：
相关推荐
吉布斯采样（Gibbs采样）
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.com/emanlee/p/12357341.htmlMCMC(三)MCMC采样和M-H采样 ...
LDA Gibbs Sampling（LDA的吉布斯抽样）
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。 1.什么是随机模拟（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 ...
吉布斯效应 Gibbs effect
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 ...
吉布斯采样的简单描述
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 ...
深度学习（六）：吉布斯采样
一、引入 吉布斯采样也是用于高维空间的采样方法。 假设二维联合概率分布$\pi(x_{1},x_{2})$在二维空间里有两个点，分别是$A(x_{1}^{1},x_{2}^{1})$和$B(x_{1}^{1},x_{2}^{2})$，这两个点的第一个维度取值相同，放在直角坐标系上看，它们两 ...
LDA训练过程（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 ...
随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）
本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：) 背景 随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo ...