MCMC: The Metropolis-Hastings Sampler
本文主要譯自：MCMC:The Metropolis-Hastings Sampler 上一篇文章中，我們討論了Metropolis 采樣算法是如何利用馬爾可夫鏈從一個復雜的，或未歸一化的目標概率分布進行采樣的。Metropolis 算法首先在馬爾可夫鏈中基於上一個個狀態 \(x^{(t-1 ...
原文：MCMC: The Metropolis Sampler
本文主要譯自 MCMC: The Metropolis Sampler 正如之前的文章討論的，我們可以用一個馬爾可夫鏈來對目標分布 p x 進行采樣，通常情況下對於很多分布 p x ，我們無法直接進行采樣。為了實現這樣的目的，我們需要為馬爾可夫鏈設計一個狀態轉移算子 transition operator ，是的這個馬爾可夫鏈的穩態分布與目標分布吻合。Metropolis 采樣算法 更通常的是 M ...
2015-12-06 07:22 1 2514 推薦指數：
相關推薦
PRML讀書會第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，細致平穩條件，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling，Slice Sampling，Hamiltonian MCMC）
主講人 網絡上的尼采 （新浪微博: @Nietzsche_復雜網絡機器學習） 網絡上的尼采(813394698) 9:05:00 今天的主要內容：Markov Chain Monte Carlo，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling，Slice ...
拓端tecdat|R語言隨機波動率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融應用：預測標准普爾SP500指數
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=23991 原文出處：拓端數據部落公眾號 在這個例子中，我們考慮隨機波動率模型 SV0 的應用，例如在金融領域。 統計模型 隨機波動率模型定義 ...
Metropolis-Hastings算法
參考文獻：Morten Hjorth-jensen 計算物理講義 1. Metropolis-Hastings算法 1.1 隨機行走：行走概率 \(T(i \rightarrow j)\)和接受概率 \(A(i \rightarrow j)\) 隨機行者的躍遷概率為 \[W( i ...
Metropolis-Hastings algorithm
Metropolis-Hastings algorithm Metropolis-Hastings algorithm 1. 隨機模擬的基本思想 2. 拒絕抽樣 3. Metropolis-Hastings抽樣 3.1 引入思想 ...
Metropolis-Hastings算法
(學習這部分內容大約需要1.5小時) 摘要 馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)是一種近似采樣算法, 它通過定義穩態分布為 \(p\) 的馬爾科夫鏈, 在目標分布 \(p\) 中進行采樣. Metropolis-Hastings 是找到這樣一條 ...
MCMC(四)Gibbs采樣
MCMC(一)蒙特卡羅方法 MCMC(二)馬爾科夫鏈 MCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣 MCMC(四)Gibbs采樣 在MCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣中，我們講到了M-H采樣已經可以很好的解決蒙特卡羅方法需要的任意概率分布的樣本集的問題 ...
MCMC抽樣中的burn in
一個馬爾可夫鏈需要經過多次的狀態轉移過程采用達到一個穩定狀態，這時候采樣才比較接近真實的分布。此過程稱為burn in。一般可通過丟棄前面的N個采樣結果來達到burn in。 ...