随笔分类 - 0040. 数学统计学

摘要: MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中,我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题。但是M-H采样有两个缺点:一是需要计算接受率,在阅读全文
posted @ 2017-03-30 17:03 刘建平Pinard 阅读(19263) | 评论 (39) 编辑
摘要: MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布$\pi$, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵$P$。而只要解决这个问题,我们就可以找到一种通用的概率分布采样方阅读全文
posted @ 2017-03-29 15:17 刘建平Pinard 阅读(23142) | 评论 (84) 编辑
摘要: MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(一)蒙特卡罗方法中,我们讲到了如何用蒙特卡罗方法来随机模拟求解一些复杂的连续积分或者离散求和的方法,但是这个方法需要得到对应的概率分布的样本集,而想得到这样的样本集阅读全文
posted @ 2017-03-28 15:05 刘建平Pinard 阅读(21889) | 评论 (70) 编辑
摘要: MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复阅读全文
posted @ 2017-03-27 15:08 刘建平Pinard 阅读(24781) | 评论 (47) 编辑