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， ...

1. Introduction 第一次接觸到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面講解到的 R ...

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 ...

目錄 1. LDA主題模型詳解 1.1 Beta/Dirichlet 分布的一個性質 1.2 LDA-math-MCMC 1.2 ...

主講人 網絡上的尼采 （新浪微博: @Nietzsche_復雜網絡機器學習） 網絡上的尼采(813394698) 9:05:00 今天的主要內容：Markov Chain Monte Car ...

本文主要譯自：MCMC:The Metropolis-Hastings Sampler 上一篇文章中，我們討論了Metropolis 采樣算法是如何利用馬爾可夫鏈從一個復雜的，或未歸一化的目標概率分 ...

本文主要譯自 MCMC: The Metropolis Sampler 正如之前的文章討論的，我們可以用一個馬爾可夫鏈來對目標分布 \(p(x)\) 進行采樣，通常情況下對於很多分布 \(p(x) ...

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=16708 波動率是一個重要的概念，在金融和交易中有許多應用。這是期權定價的基礎。波動率還使您可以確定資產分配並計算投資組合的風險價值（ ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=17884 馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法 在許多情況下，我們沒有足夠的計算能力評估空間中所有n維像素的后驗概率 。在這些情況下，我們傾向於利 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=11161 概率編程使我們能夠實現統計模型，而不必擔心技術細節。這對於基於MCMC采樣的貝葉斯模型特別有用。 stan簡介 ...