馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣（MCMC）入門 之二
目錄 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣（MCMC）入門 之一 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣（MCMC）入門 之二 將概率模型應用到數據中，常需要復雜的推理過程，需要用到復雜的、高維的分布。馬爾科夫鏈蒙特卡洛理論（MCMC）是一種通用的計算方法，通過迭代地對生成的樣本進行求和代替復雜的數學推理。比較棘手 ...
原文：馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣（MCMC）入門 之一
目錄 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣 MCMC 入門 之一 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣 MCMC 入門 之二 從隨機變量分布中采樣 研究人員提出的概率模型對於分析方法來說往往過於復雜。越來越多的研究人員依賴數學計算的方法處理復雜的概率模型，研究者通過使用計算的方法，擺脫一些分析技術所需要的不切實際的假設。 如，正態和獨立 大多數近似方法的關鍵是在於從分布中采樣的能力，我們需要通過采樣來預測特定的模型在某些情 ...
2020-02-26 18:09 0 1677 推薦指數：
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