Gibbs采樣
(學習這部分內容大約需要50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 ...
原文：采樣之Gibbs采樣
前面我們講到了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。但是M H采樣有兩個缺點：一是需要計算接受率，在高維時計算量大。並且由於接受率的原因導致算法收斂時間變長。二是有些高維數據，特征的條件概率分布好求，但是特征的聯合分布不好求。因此需要一個好的方法來改進M H采樣，這就是我們下面講到的Gibbs采樣。 . 重新尋找合適的細致平穩條件 . 二維Gibbs采樣 用下圖 ...
2018-08-15 22:52 0 2574 推薦指數：
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