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 ...
原文：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 推薦一個新的狀態 x ，這個新狀態是根部建議分布 q x x t 進行采樣得到的。算法基於目標分布函數在 x 上的取值 ...
2015-12-21 13:26 0 2670 推薦指數：
相關推薦
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: 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 ...
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 ...
MATLAB小函數：計算Metropolis-Hastings Weights
MATLAB小函數：計算Metropolis-Hastings Weights 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 問題：已經得到一個無向連通圖，知道各個節點之間的連接情況，求節點之間的Metropolis-Hastings權重 ...
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 ...
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 ...