概率与数理统计-蒙特卡洛之拒绝采样
声明 转：> https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/78959515 介绍 蒙特卡洛（Monte Carlo）方法是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为基础的数值计算方法 ...
原文：随机采样方法（接受-拒绝采样，MCMC蒙特卡洛采样、Gibbs采样）
如果我们要求 f x 的积分，可化成， int frac f x p x p x dx p x 是x的概率分布，假设 g x frac f x p x ，然后在 p x 的分布下，抽取x个样本，当n足够大时，可以采用均值来近似 f x 的积分， int f x dx approx frac g x g x ... g x n n . 接受 拒绝采样 就算我们已知 p x 的分布，也很难得到一堆符合 ...
2018-12-17 21:59 0 5956 推荐指数：
相关推荐
蒙特卡洛采样、重要性采样
有一个概率密度函数p(x)，求解随机变量x基于此概率下某个函数f(x)的期望，表示如下： 如果概率分布形式比较简单的话，我们可以采用解析的方法： 如果f(x)过于复杂的话，直接求解就非常复杂，我们采用蒙特卡洛的方法。根据大数定理，当采样数量足够大的话，采样样本可以无限近似地表示原分布 ...
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 ...
马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）入门 之一
目录 马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）入门 之一 马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）入门 之二 1、从随机变量分布中采样 研究人员提出的概率模型对于分析方法来说往往过于复杂。越来越多的研究人员依赖数学计算的方法处理复杂的概率模型，研究者通过使用计算的方法，摆脱一些分析技术所 ...
马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）入门 之二
目录 马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）入门 之一 马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）入门 之二 将概率模型应用到数据中，常需要复杂的推理过程，需要用到复杂的、高维的分布。马尔科夫链蒙特卡洛理论（MCMC）是一种通用的计算方法，通过迭代地对生成的样本进行求和代替复杂的数学推理。比较棘手 ...
MCMC(四)Gibbs采样
MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中，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 ...
蒙特卡洛积分与重要性采样详解
，那么利用经典积分方法是得不到积分结果的，但是蒙特卡洛积分方法告诉我们，利用一个随机变量对被积函数进行采样 ...
令人惊艳的算法——蒙特卡洛采样法
原文发在我的知乎 蒙特卡洛算法 使用概率来求π（圆周率）和定积分，在不使用任何公式和特殊计算方法的前提下，实现小数点后多位的准确率，真的惊艳到我了。 我第一次接触蒙特卡洛算法，是在做数据采样的时候，这个名字是20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划 ...