1. 随机模拟 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关， ...

1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 R ...

一、MCMC 简介 1. Monte Carlo 蒙特卡洛 　　蒙特卡洛方法（Monte Carlo）是一种通过特定分布下的随机数（或伪随机数）进行模拟的方法。典型的例子有蒲丰投针、定积分计算等等 ...

目录 1. LDA主题模型详解 1.1 Beta/Dirichlet 分布的一个性质 1.2 LDA-math-MCMC 1.2 ...

主讲人 网络上的尼采 （新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习） 网络上的尼采(813394698) 9:05:00 今天的主要内容：Markov Chain Monte Car ...

本文主要译自：MCMC:The Metropolis-Hastings Sampler 上一篇文章中，我们讨论了Metropolis 采样算法是如何利用马尔可夫链从一个复杂的，或未归一化的目标概率分 ...

本文主要译自 MCMC: The Metropolis Sampler 正如之前的文章讨论的，我们可以用一个马尔可夫链来对目标分布 \(p(x)\) 进行采样，通常情况下对于很多分布 \(p(x) ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=16708 波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值（ ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17884 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 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=11161 概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。 stan简介 ...