gibbs

机器学习原理

对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布，在对测试集进行后验概率的计算Gibbs
ixtgtg·2024-02-03 07:51

【概率方法】MCMC 之 Gibbs 采样

上一篇文章讲到，MCMC中的HM算法，它可以解决拒绝采样效率低的问题，但是实际上，当维度高的时候HM算法还是在同时处理多个维度，以两个变量x=[x,y]\mathbf{x}=[x,y]x=[x,y]来说，也就是同时从联合分布里面p(x)=p(x,y)p(\mathbf{x})=p(x,y)p(x)=p(x,y)进行采样，在某些情况下有维度灾难的问题。有些时候，我们从联合分布p(x,y)p(x,y)
x66ccff·2023-12-16 21:40

A Tutorial on Energy-Based Learning（机器学习能量模型）学习记录

上图是Gibbs分布，用这个函数可以进一步的将能量函数，转换为给定X情况下Y的不同取值的概率的计算公式。因此，一般基于
qq_30362711·2023-11-10 17:30

LDA的java实现

训练基于gibbs分布的LDA大概训练过程：推断过程：主题分布数值的大小与长度无关。
吹洞箫饮酒杏花下·2023-10-12 16:56

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据

我将导出感兴趣参数的后验条件分布，给出用于实现Gibbs
·2023-09-24 22:18

R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归|附代码数据

在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。
·2023-09-24 22:47

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频什么是频率学派？概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。有一种想法是"真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？什么是贝叶斯学派？在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。所有的变量--
拓端研究室TRL·2023-09-24 05:30

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。什么是频率学派？在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。有一种想法是"真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？什么是贝叶斯学派？在贝
·2023-09-21 21:29

NCIS 第六季第4集

当Mcgee和ziva发现Gibbs有个父亲的时候真的超震惊的，还很八卦的迫不及待想告诉艾比和tony哈哈哈哈哈，tony和艾比也是超八卦的想看看Gibbs的父亲~
慢慢_7bbf·2023-09-12 15:54

R语言贝叶斯METROPOLIS-HASTINGS GIBBS 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间...

相关视频在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数λ，即事件之间的平均时间，在某个时间点k发生了变化，即：我们的主要目标是使用Gibbs采样器在给定来自该分布的n个
拓端研究室TRL·2023-09-08 14:34

拓端tecdat|R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数λ，即事件之间的平均时间，在某个时间点k发生了变化，即：我们
·2023-08-15 20:39

拓端tecdat|R语言蒙特卡洛方法：方差分量的Metropolis Hastings（M-H）、吉布斯Gibbs采样比较分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23019蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。在贝叶斯推理中，P（x）通常是定义在一组随机变量上的联合后验分布。然而，从这个分布中获得独立样本并不容易，这取决于取样空间的维度。因此，我们需要借助更复杂的蒙特卡洛方法来帮助简化这个问题；例如，重要性抽样、拒绝抽样、吉布斯抽
·2023-06-22 11:30

极速新欧：巨大风险因素来袭！欧元后市恐凶多吉少？

Gibbs提到，欧洲央行曾表示，自1月份以来，该央行一直
雷老冇·2023-06-17 03:11

MCMC详解

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
Z_onechorm·2023-06-13 10:15

MCMC算法

常见算法：Metropolis-Hastings算法Gibbs取样算法HamiltonianMonteCarlo算法（效率最高，但不常用）在统计推断和贝叶斯推断中，常用的是前两种算法。
S1406793·2023-06-13 10:13

人工智能 一种现代方法 第14章 概论推理

文章目录贝叶斯网络贝叶斯网络是什么一种构造贝叶斯网络的方法条件分布的有效表示贝叶斯网络的精确推理推理任务通过枚举进行推理变量消元算法(避免重复计算)贝叶斯网络的近似推理直接采样似然加权马尔可夫链采样Gibbs
不务正业的土豆·2023-01-29 09:44

学习 | 文献通读《基于LDA的游客网络评论主题分类：以故宫为例》

【其他技术点】1.LDA文本自动分类模型，能够通过隐含主题将不同文本联系起来；2.采用Gibbs采样来估计LDA模型相应参数；3.数据预处理：分词和词性标注采用中科院计算所I
cx元·2023-01-16 20:53

【代码复现】基于平稳小波变换的心电信号噪声消除方法

在对ECG信号进行去噪处理时，首先采用心电信号的预处理入门（小波方法+matlab实现）中的方法，发现产生了Gibbs振荡现象，造成S波段信号失真。如图所示。
ergozzzzzza·2023-01-10 10:22

PRML读书会第五期——概率图模型(Graphical Models)【下】

GraphicalModels)【中】附录Hammesley-Clifford定理证明Hammesley-Clifford定理：MRF⇔GibbsMRF\LeftrightarrowGibbsMRF⇔Gibbs
wxxcl0825·2023-01-07 10:11

LDA等主题模型实战（一）

文章目录前言正文评估方式LDA模型LDA之gibbs采样算法LDA之EM算法BitermTopicModelTopicModelingwithMinimalDomainKnowledge无先验知识有先验知识小结前言前段时间看了
IGV丶明非·2023-01-06 15:37

LDA主题模型读书笔记（一）

统计学派的unigram假设贝叶斯学派的unigram假设LDA模型Gibbs采样是什么？
IGV丶明非·2023-01-06 15:07

抽样（蒙特卡洛法）到底是在干啥？

马尔科夫链蒙特卡洛法（MCMC）的再认识1.马尔科夫链的一些性质2.马尔科夫链蒙特卡洛法理论介绍七、Metropolis-Hastings算法（MH算法）1.MH算法理论介绍2.算法八、吉布斯抽样1.Gibbs
陈嘟嘟cc·2023-01-04 09:54

贝叶斯学习的简单介绍

文章目录贝叶斯学习BayesianLearning一、介绍1.1先验概率1.2后验概率二、贝叶斯理论2.1举例介绍2.2MAP假设2.3概率法则三、最小描述长度假设四、贝叶斯最优分类器五、Gibbs算法六
一只黑猩猩·2023-01-01 08:19

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据

p=4612最近我们被客户要求撰写关于Gibbs抽样的研究报告，包括一些图形和统计输出。贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如，根据伯努利数据给出成功概率的推理）。
·2022-12-21 17:20

python 马尔科夫链_简单易学的机器学习算法—马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC

，但是对于复杂的分布，要想对其采样，却没有实现好的函数，在这里，可以使用马尔可夫链蒙特卡罗(MarkovChainMonteCarlo,MCMC)方法，其中Metropolis-Hastings采样和Gibbs
weixin_39563722·2022-12-20 17:44

EM算法理解的九层境界

关键词EM算法；K-Means；VBEM；Gibbs0引言EM算法，ExpectationMaximizationAlgorithm。
小段学长·2022-12-15 14:59

DataWhale NLP 打卡（七）LDA主题模型

可以分为下述5个步骤：1）一个函数：gamma函数2）四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布3）一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架4）两个模型：pLSA、LDA5）一个采样：Gibbs
AngelaOrange·2022-12-12 21:10

23-MCMC-马尔科夫链蒙特卡洛

RejectionSampling4.4重要性采样4.5采样重要性重采样5.MCMC-马尔科夫链5.1马尔科夫性质5.2细致分布证明平稳分布6.MH算法(Metropolis-Hastings)7.吉布斯采样算法Gibbs8
取个名字真难呐·2022-12-09 10:06

DL：RBM学习算法——Gibbs采样、变分方法、对比散度、模拟退火

RBM学习算法——Gibbs采样、变分方法、对比散度、模拟退火在学习Hinton的stackautoencoder算法（论文ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks
happy_XYY·2022-12-08 13:53

马尔可夫蒙特卡罗 MCMC 原理及经典实现

大家马上会想到吉布斯Gibbs采样，今天我们来分享一种比较实用的采样方法：马尔可夫蒙特卡罗方法，吉布斯采样是其中的一种。
Anne033·2022-12-05 23:16

[受限玻尔兹曼机] 原理、求解过程推导、深度信念网络

写在前面本篇文章主要写受限玻尔兹曼机、Gibbs求解方法、CD对比散度求解方法和深度信念网络。并非全部都是原创，有部分来自于书籍和网络。
nana-li·2022-12-03 11:40

NLP实验——LDA主题模型

yang_guo机器学习-LDA主题模型笔记致GreatNLP系列（三）LDA主题模型刘建平Pinard文本主题模型之LDA(一)LDA基础我的理解比较简单：因为有一词多义的存在，通过建立词和主题之间的联系，通过Gibbs
悄悄不加糖·2022-11-22 23:05

【转载】通俗理解LDA主题模型

模型中这两个分布是固定的，由期望最大化EM(ExpectationMaximization)算法求参；而LDA模型中这两个分布是随机的，由Dirichlet分布生成，而Dirichlet分布的参数α和β由Gibbs
天狼啸月1990·2022-11-21 09:16

通俗理解LAD模型

一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA（在本文第4部分阐述）一个采样：Gibbs采样本文便按照上述
珠穆拉玛峰·2022-11-21 09:42

拓端tecdat|线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠Gibbs采样

得到的部分折叠的Gibbs（PCG）采样器被构造成适合线性混合效应模型，预计会比相应的Gibbs采样器表现出更好的收敛特性。为了构建PCG采样器而不使组件更新复杂化，我们考虑通过在线
拓端研究室TRL·2022-11-03 18:47

R语言LDA、CTM主题模型、rjags 吉布斯gibbs采样文本分析论文摘要、通讯社数据

摘要主题模型允许对文档中的术语频率发生进行概率建模。拟合模型可用于估计文档之间以及一组指定关键字之间的相似性，这些关键字使用称为主题的额外潜在变量。R包主题模型提供了基于文本挖掘包tm中的数据结构拟合主题模型的基本基础结构。关键词：吉布斯采样，R，文本分析，主题模型1.引言在机器学习和自然语言处理中，主题模型是生成模型，它们为给定语料库中文档中的术语频率出现提供了概率框架。仅使用术语“频率”假定单
·2022-10-19 15:47

图像特征——纹理特征

纹理特征提取方法的分类4.1统计方法4.1.1GLCM方法（空间灰度共生矩阵）4.1.2半方差图4.1.3纹理谱方法（如LBP）4.2几何法4.3模型法4.3.1随机场模型方法1马尔科夫随机场模型法（MRF）2Gibbs
一只丁小丁呐·2022-09-14 07:17

[代码解析][2015][28]Bayesian Estimation of the DINA Model With Gibbs Sampling(基于Gibbs采样的DINA模型贝叶斯参数估计方法)

BayesianEstimationoftheDINAModelWithGibbsSampling资料更新被试认知状态和认知状态分布更新试题的失误率和猜对率Gibbs采样迭代过程资料下载论文中文翻译项目主页更新被试认知状态和认知状态分布更新公式如下
maerdym·2022-07-20 17:42

拓端tecdat|R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间

在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数λ，即事件之间的平均时间，在某个时间点k发生了变化，即：我们的主要目标是使用Gibbs采样器在给定来自该分布的n个观测样本的情况下估计
拓端研究室·2022-05-11 07:15

R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间

在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数λ，即事件之间的平均时间，在某个时间点k发生了变化，即：我们的主要目标是使用Gibbs采样器在给定来自该分布的n个观测样本的情况下估计参数λ、α和k。
·2022-05-09 13:41

拓端tecdat|R语言中Gibbs抽样的Bayesian贝叶斯简单线性回归

我将导出感兴趣参数的后验条件分布，给出用于实现Gibbs采样器的R代码，并提出所谓的网格点方法。贝叶斯模型假设
·2022-04-26 16:15

拓端tecdat|R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236原文出处：拓端数据部落公众号什么是频率学派？在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。有一种想法是"真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？什么是贝叶斯学派？在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。所有的变量--因变量、参数和假设都
拓端研究室·2022-03-01 07:49

R语言中的blockGibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归

我将得出block的Gibbs采样器所需的条件后验分布。然后，我将对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试。贝叶斯模型假设我们有一个样本量的主题。
拓端tecdat·2022-02-17 11:53

MCMC和Gibbs Sampling

很多常见的概率分布，都可以用Uniform(0,1)Uniform(0,1)Uniform(0,1)的样本生成，比如正态分布：但是，如果某个分布过于复杂，样本的生成就很困难了。于是我们需要更加复杂的随机模拟方法生成样本。MCMC采样和gibbssampling就是常用的一种。介绍这两个算法前，需要有一些马氏链的基本知识。马尔科夫链马尔可夫链又称离散时间马尔可夫链，为状态空间中经过从一个状态到另一个
一只小菜狗:D·2021-10-21 14:06

R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数

p=6690原文出处：拓端数据部落公众号在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
·2021-08-11 18:24

拓端tecdat|R语言贝叶斯MCMC：逻辑回归、Rstan回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236什么是频率学派？在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。有一种想法是"真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？什么是贝叶斯学派？在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。所有的变量--因变量、参数和假设都是随机变量。我们用数据来确定
·2021-07-28 18:20

Gibbs measure ,Boltzmann distribution & Energy

比如Gibbs抽样，gibbs分布。当然bayesian分布就在统计学中大行其道了。学习是一个建构的过程，也
meychang·2021-05-14 03:05

lda学习一丢丢

原来关键的就是其中用到的gibbs采样算法。指定了K后，一开始word是随机赋值到1~K个主题上去的，然后通过gibbs采样里的用到的公式算出一个wordi跳转
zouxiaoyu·2021-05-07 08:32

LDA主题模型系列（一）基本概念

本系列分为三部分：LDA基本概念LDA求解之Gibbs采样LDA求解之变分推断EM算法将参考刘建平老师的系列博客模型概念图：第一次看到这张图可能会有些懵，逐步拆解：一左一右分别代表两个狄利克雷分布的参数左边第一步
Bernard_Yang·2021-05-03 03:32

马尔可夫蒙特卡洛（MCMC）-Metropolis-Hastings和Gibbs采样

Metropolis-Hastings算法流程从proposaldistributionq(z∣z(ℓ))q(z\midz^{(\ell)})q(z∣z(ℓ))采样z^\hatzz^从0-1区间采样uuu计算接受率α\alphaα如果u<αu<\alphau<α，则接受当前从q(z∣z(ℓ))q(z\midz^{(\ell)})q(z∣z(ℓ))采样的z^\hatzz^，否则选取上一个接受的样本作
Bernard_Yang·2021-05-01 05:33
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