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 ...

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 ...

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artificial Intelligence，2、3版，都有。但是我沒讀過。3，最方便的，查wiki ...

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 ...

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 1.隨機給每一篇文檔的每一個詞 ww，隨機分配主題編號 zz2.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 ...

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 ...

(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 ...

gibbs采樣 關鍵字一 關鍵字二 參數估計與預測 機器學習的一般思路為： 1.從問題的本質中構建模型，定義樣本的產生，有聯合概率(圖模型)。 2.進行模型參數的估計：MLE、MAP、Bayes。 3.使用模型對新 ...