在采樣之馬爾科夫鏈中我們講到給定一個概率平穩分布π">π, 很難直接找到對應的馬爾科夫鏈狀態轉移矩陣P">P。而只要解決這個問題，我們就可以找到一種通用的概率分布采樣方法，進而用於蒙特卡羅模擬。本篇我們就討論解決這個問題的辦法：MCMC采樣和它的易用版M-H采樣 1.馬爾科 ...

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(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 ...

看了好多相關的知識，大致了解了一下馬爾可夫鏈-蒙特卡羅采樣理論，有必要記來下來。 蒙特卡羅積分：（來自：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937） 下面的寫的很讓人明白：好好理解一下，第一次感覺到積分與統計學的聯系 ...

MCMC全稱是Markov Chain & Monte Carlo。 在概率圖的框架中屬於近似推斷中的不確定性推斷，與之相對的有近似推斷中的變分推斷(variational Inference)。 MCMC本質是基於“采樣”的“隨機”“近似”。有三個關鍵詞。 ①采樣是說MCMC本質 ...

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)} ...

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 ...

http://www.tuicool.com/articles/fqEf6f 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， ...