深度学习（四）：马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）
一、引入 拒绝采样，重要性采样的效率在高维空间很低，随维度增长其难度也指数型增长，主要适用于一维的采样。对于二维以上可以用马氏链。马尔可夫链蒙特卡洛采样方法就是在高维空间采样的方法。 马尔可夫链就是满足马尔可夫假设的一组状态序列$\left \{ x_{t ...
原文：打开MCMC（马尔科夫蒙特卡洛）的黑盒子 - Pymc贝叶斯推理底层实现原理初探
我们在这篇文章里有尝试讨论三个重点。第一，讨论的 MCMC。第二，学习 MCMC 的实现过程，学习 MCMC 算法如何收敛，收敛到何处。第三，将会介绍为什么从后验分布中能返回成千上万的样本，也许读者和我一样，刚开始学习时，面对这种采样过程看起来有点奇怪。 . 贝叶斯景象图 当构造一个有 个未知变量的贝叶斯推断问题时，首先要隐式的创建 N 维空间 可以理解为 N 个随机变量 的先验分布。 这 N 个 ...
2018-08-31 20:58 0 2911 推荐指数：
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