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。 ...
原文：MCMC 、抽樣算法與軟件實現
一 MCMC 簡介 . Monte Carlo 蒙特卡洛 蒙特卡洛方法 Monte Carlo 是一種通過特定分布下的隨機數 或偽隨機數 進行模擬的方法。典型的例子有蒲豐投針 定積分計算等等，其基礎是大數定律。 蒙特卡洛方法有哪些優缺點如下： 優點：計算准確性由采樣的均勻程度決定 大大簡化問題復雜性 缺點： 由於要進行大量的抽樣計算，對計算機速度依賴性強 目前絕大多數隨機數發生器均為偽隨機數，一定 ...
2016-12-14 00:05 12 9390 推薦指數：
相關推薦
MCMC等采樣算法
一、直接采樣 直接采樣的思想是，通過對均勻分布采樣，實現對任意分布的采樣。因為均勻分布采樣好猜，我們想要的分布采樣不好采，那就采取一定的策略通過簡單采取求復雜采樣。 假設y服從某項分布p(y)，其累積分布函數CDF為h(y)，有樣本z~Uniform(0,1)，我們令 z = h(y)，即 y ...
MCMC算法解析
MCMC算法的核心思想是我們已知一個概率密度函數，需要從這個概率分布中采樣，來分析這個分布的一些統計特性，然而這個這個函數非常之復雜，怎么去采樣？這時，就可以借助MCMC的思想。 它與變分自編碼不同在於：VAE是已知一些樣本點，這些樣本肯定是來自於同一分布，但是我們不知道這個分布函數的具體表 ...
MCMC算法深入理解
MCMC(Markov Chain Monte Carlo)，即馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法，是以馬爾科夫平穩狀態作為理論基礎，蒙特卡洛方法作為手段的概率序列生成技術。 MCMC理論基礎 如果轉移矩陣為P的馬爾科夫鏈平穩狀態和我們研究的概率質量函數（概率密度函數）分布一致，那么我么從任意初始值 ...
水塘抽樣算法
簡介 作用:水塘抽樣算法是一種抽樣算法,對於一個很大的集合,抽取的樣本值能夠保證隨機. 特點:其復雜度並不很高O(n),並且能夠很大程度地節省內存. 問題導入 很多大公司的面試題都考察過這個算法,以谷歌為例,有一道關於水塘抽樣的例題 我有一個長度為N的鏈表,N的值非常大,我不清楚N ...
機器學習之MCMC算法
1、MCMC概述 從名字我們可以看出，MCMC由兩個MC組成，即蒙特卡羅方法（Monte Carlo Simulation，簡稱MC）和馬爾科夫鏈（Markov Chain ，也簡稱MC）。之前已經介紹過蒙特卡洛方法，接下來介紹馬爾科夫鏈，以及結合兩者的采樣算法。 2、馬爾科夫鏈 ...
python中mcmc方法的實現
MCMC方法在貝葉斯統計中運用很多，MIT發布的EMCEE是實現的比較好的。介紹頁面在下面。源代碼中examples里的代碼可以幫助理解各種功能，特別是line.py 列出了最小二乘法，最大似然法和MCMC方法進行線性擬合的測試結果。 此方法最重要的問題是需要會按照自己的需要改寫似然函數 ...
Matlab實現抽樣定理
Matlab實現抽樣定理 正弦信號的抽樣： 首先時間跨度選擇 -0.2 到 0.2，間隔0.0005取一個點，原信號取 sin(2π*60t) ，則頻率為60Hz。 由於需要輸出原始信號的波形，我選擇了手動編寫代碼進行傅里葉變換，有公式origin_F = origin * exp(-1i ...