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：采样之Gibbs采样
前面我们讲到了M H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题。但是M H采样有两个缺点：一是需要计算接受率，在高维时计算量大。并且由于接受率的原因导致算法收敛时间变长。二是有些高维数据，特征的条件概率分布好求，但是特征的联合分布不好求。因此需要一个好的方法来改进M H采样，这就是我们下面讲到的Gibbs采样。 . 重新寻找合适的细致平稳条件 . 二维Gibbs采样 用下图 ...
2018-08-15 22:52 0 2574 推荐指数：
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