我們在這篇文章里有嘗試討論三個重點。第一，討論的 MCMC。第二，學習 MCMC 的實現過程，學習 MCMC 算法如何收斂，收斂到何處。第三，將會介紹為什么從后驗分布中能返回成千上萬的樣本，也許讀者和我一樣，剛開始學習時，面對這種采樣過程看起來有點奇怪。 1. 貝葉斯景象圖 當構造一個 ...

目錄 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣（MCMC）入門 之一 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣（MCMC）入門 之二 1、從隨機變量分布中采樣 研究人員提出的概率模型對於分析方法來說往往過於復雜。越來越多的研究人員依賴數學計算的方法處理復雜的概率模型，研究者通過使用計算的方法，擺脫一些分析技術所 ...

目錄 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣（MCMC）入門 之一 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣（MCMC）入門 之二 將概率模型應用到數據中，常需要復雜的推理過程，需要用到復雜的、高維的分布。馬爾科夫鏈蒙特卡洛理論（MCMC）是一種通用的計算方法，通過迭代地對生成的樣本進行求和代替復雜的數學推理。比較棘手 ...

從隨機過程到馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接觸到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面講解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling，當時 ...

一、引入 拒絕采樣，重要性采樣的效率在高維空間很低，隨維度增長其難度也指數型增長，主要適用於一維的采樣。對於二維以上可以用馬氏鏈。馬爾可夫鏈蒙特卡洛采樣方法就是在高維空間采樣的方法。 馬爾可夫鏈就是滿足馬爾可夫假設的一組狀態序列$\left \{ x_{t ...

1. Introduction 第一次接觸到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面講解到的 R ...

11. 馬爾科夫鏈 \(X_0,X_1,...,X_n\)，\(n\)表示時間，如果\(X_0, ...X_n\)都是獨立的，那么這個假設限制性太大，不能對現實世界建模。而如果\(X_0, ...X_n\)彼此可以任意交互影響，那么模型太難計算。馬爾科夫鏈是單步影響（one-step ...

1.什么是HMM？ 隱馬爾科夫鏈（HMM）是一個五元組： 隱狀態集合 Q={q1,q2,...,qN},V={v1,v2,...vM}">; 觀測狀態集合； 狀態概率轉移矩陣； 觀察狀態概率矩陣； 初始狀態概率分布； 2.HMM有兩個假設： 齊次馬爾可夫鏈 ...