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(二)馬爾科夫鏈中我們講到給定一個概率平穩分布$\pi$, 很難直接找到對應的馬爾科夫鏈狀態轉移矩陣$P ...
一 直接采樣 直接采樣的思想是,通過對均勻分布采樣,實現對任意分布的采樣。因為均勻分布采樣好猜,我們想要的分布采樣不好采,那就采取一定的策略通過簡單采取求復雜采樣。 假設y服從某項分布p y ,其累積分布函數CDF為h y ,有樣本z Uniform , ,我們令 z h y ,即 y h z ,結果y即為對分布p y 的采樣。 直接采樣的核心思想在與CDF以及逆變換的應用。在原分布p y 中,如 ...
2018-11-15 13:05 0 1743 推薦指數:
MCMC(一)蒙特卡羅方法 MCMC(二)馬爾科夫鏈 MCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣 MCMC(四)Gibbs采樣 在MCMC(二)馬爾科夫鏈中我們講到給定一個概率平穩分布$\pi$, 很難直接找到對應的馬爾科夫鏈狀態轉移矩陣$P ...
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 ...
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 ...
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)} ...
一、MCMC 簡介 1. 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 ...