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：拓端tecdat|R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样
原文链接：http: tecdat.cn p 马尔科夫链蒙特卡洛方法 在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov Chain Monte Carlo算法的程序。此方法使用参数空间中的随机跳跃来 最终 确定后验分布。MCMC的关键如下： 跳跃概率的比例与后验概率的比例成正比。 跳跃概率可以表征为： 概率 跳跃 概率 接受 从长远 ...
2020-11-19 20:41 0 444 推荐指数：
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