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PRML的筆記中去:) 背景 隨機模擬也可以叫做蒙特卡羅模擬(Monte Carlo ...
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2019-07-17 21:41 0 1370 推薦指數:
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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)} ...
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 ...
1. 隨機模擬 隨機模擬(或者統計模擬)方法有一個很酷的別名是蒙特卡羅方法(Monte Carlo Simulation)。這個方法的發展始於20世紀40年代,和原子彈制造的曼哈頓計划密切相關,當時的幾個大牛,包括烏拉姆、馮.諾依曼、費米、費曼、Nicholas Metropolis ...
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 ...
通常,我們會遇到很多問題無法用分析的方法來求得精確解,例如由於式子特別,真的解不出來; 一般遇到這種情況,人們經常會采用一些方法去得到近似解(越逼近精確解越好,當然如果一個近似算法與精確解的接近程度能夠通過一個式子來衡量或者有上下界,那么這種近似算法比較好,因為人們可以知道接近程度,換個說法 ...
轉自:http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7768833 引入 我們會遇到很多問題無法用分析的方法來求得精確解,例如由於式子特別,真的解不出來。這時就需要找一種方法求其近似解,並且有手段能測量出這種解的近似程度 (比如漸進性 ...