gibbs采樣
gibbs采樣 關鍵字一 關鍵字二 參數估計與預測 機器學習的一般思路為： 1.從問題的本質中構建模型，定義樣本的產生，有聯合概率(圖模型)。 2.進行模型參數的估計：MLE、MAP、Bayes。 3.使用模型對新 ...
原文：Gibbs采樣
學習這部分內容大約需要 分鍾 摘要 Gibbs采樣是一種馬爾科夫連蒙特卡洛 Markov Chain Monte Carlo, MCMC 算法, 其中每個隨機變量從給定剩余變量的條件分布迭代地重新采樣. 它是在概率模型中執行后驗推理的簡單且常用的高效方法. 預備知識 學習Gibbs采樣需要以下預備知識 條件分布: Gibbs采樣根據條件分布定義. 馬爾科夫蒙特卡洛 Markov chain Mo ...
2017-02-14 15:20 0 4528 推薦指數：
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吉布斯采樣（Gibbs采樣）
目錄 MCMC(一)蒙特卡羅方法 https://www.cnblogs.com/emanlee/p/12356492.htmlMCMC(二)馬爾科夫鏈 https://www.cnblogs.com/emanlee/p/12357341.htmlMCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣 ...
吉布斯采樣Gibbs Sampling
為什么要用吉布斯采樣 什么是sampling? sampling就是以一定的概率分布，看發生什么事件。舉一個例子。甲只能E：吃飯、學習、打球，時間T：上午、下午、晚上，天氣W：晴朗、刮風、下雨。現在要一個sample，這個sample可以是：打球+下午+晴朗。 吉布斯采樣的通俗解釋 ...
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如果我們要求$f(x)$的積分，可化成， \[\int {\frac{{f(x)}}{{p(x)}}p(x)dx} \] $p(x)$是x的概率分布，假設${g(x) = \frac{{f(x)} ...
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吉布斯采樣（Gibbs Sampling） 常用於DBM和DBN，吉布斯采樣主要用在像LDA和其它模型參數的推斷上。 要完成Gibbs抽樣，需要知道條件概率。也就是說，gibbs采樣是通過條件分布采樣模擬聯合分布，再通過模擬的聯合分布直接推導出條件分布，以此循環。 概念解釋 吉布斯采樣 ...
隨機采樣方法整理與講解（MCMC、Gibbs Sampling等）
本文是對參考資料中多篇關於sampling的內容進行總結+搬運，方便以后自己翻閱。其實參考資料中的資料寫的比我好，大家可以看一下！好東西多分享！PRML的第11章也是sampling，有時間后面寫到P ...