目錄 MCMC(一)蒙特卡羅方法 https://www.cnblogs.com/emanlee/p/12356492.htmlMCMC(二)馬爾科夫鏈 https://www.cnblogs.com/emanlee/p/12357341.htmlMCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣 ...
吉布斯采樣 Gibbs Sampling 首先選取概率向量的一個維度,給定其他維度的變量值當前維度的值,不斷收斂來輸出待估計的參數。具體地 .隨機給每一篇文檔的每一個詞 ww,隨機分配主題編號 zz .統計每個主題 zizi 下出現字 ww 的數量,以及每個文檔 nn 中出現主題 zizi 中的詞 ww的數量 .每次排除當前詞 ww 的主題分布 zizi,根據其他所有詞的主題分類,來估計當前詞 w ...
2019-12-31 16:59 0 1191 推薦指數:
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幾個可以學習gibbs sampling的方法1,讀Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning,講的很清楚,但是我記得好像沒有例子。2,讀artif ...
一、引入 吉布斯采樣也是用於高維空間的采樣方法。 假設二維聯合概率分布$\pi(x_{1},x_{2})$在二維空間里有兩個點,分別是$A(x_{1}^{1},x_{2}^{1})$和$B(x_{1}^{1},x_{2}^{2})$,這兩個點的第一個維度取值相同,放在直角坐標系上看,它們兩 ...
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 ...
最近因為論文需要用到LDA方法,這個方法需要的數學知識比較多,查了些資料,根據自己的理解先從Gibbs Sampling開始。 1.什么是隨機模擬(統計模擬,蒙特卡洛方法) 隨機模擬的重要問題是給定一個概率分布p(x),在計算機中生成它的樣本,比如利用計算機生成隨機數 ...
吉布斯采樣(Gibbs Sampling) 常用於DBM和DBN,吉布斯采樣主要用在像LDA和其它模型參數的推斷上。 要完成Gibbs抽樣,需要知道條件概率。也就是說,gibbs采樣是通過條件分布采樣模擬聯合分布,再通過模擬的聯合分布直接推導出條件分布,以此循環。 概念解釋 吉布斯采樣 ...
GSDMM是一種基於狄利克雷多項式混合模型的收縮型吉布斯采樣算法(a collapsed Gibbs Sampling algorithm for the Dirichlet Multinomial Mixture model)的簡稱,它是發表在2014年KDD上的論文《A Dirichlet ...
將具有不連續點的周期函數(如矩形脈沖)進行傅立葉級數展開后,選取有限項進行合成。當選取的項數越多,在所合成的波形中出現的峰起越靠近原信號的不連續點。當選取的項數很大時,該峰起值趨於一個常數,大約等於總跳變值的9%。這種現象稱為吉布斯效應 ...