gibbs

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析

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，并提出所谓的网格方法。贝叶斯模型假设我们观察数据对于我们的模型是
·2021-02-17 01:37

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析

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，并提出所谓的网格方法。贝叶斯模型假设我们观察数据对于我们的模型是
·2021-02-17 01:02

蒙特卡洛分析_随机模拟：马尔科夫链蒙特卡洛采样MCMC与EM算法「2.3」

，及其应用于采样的必要性(已经发布在头条)【2】用于求解最大似然、近似推断、期望问题的经典采样算法：Metropolis-Hastings，Rejection，Importan，Metropolis和Gibbs
weixin_39661780·2020-11-30 02:43

r语言 线性回归 相关系数_R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析

原文链接：R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析tecdat.cn贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理，但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。
weixin_39628380·2020-11-02 07:45

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
zhiyong_will·2020-09-17 11:54

New Concepts (Mathmatic one)

Gibbssamplinghttps://en.wikipedia.org/wiki/Gibbs_samplinghttps://www.youtube.com/watch?
researchstep·2020-09-14 20:46

【转载】一文读懂MCMC算法原理

2.转载内容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3.后续《DeepLearning》第17章是讲MC
南瓜派三蔬·2020-09-13 05:41

马尔科夫随机场（MRF）与吉布斯分布（Gibbs）

，以及什么是吉布斯分布马尔科夫随机场：对于一个无向图模型G，对于其中的任意节点X_i，【以除了他以外的所有点为条件的条件概率】和【以他的邻居节点为条件的条件概率】相等，那么这个无向图就是马尔科夫随机场Gibbs
tianjinbaodier·2020-09-11 10:43

通俗理解LDA主题模型

理解LDA，可以分为如下5个步骤：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布两个模型：PLSA、LDA一个采样：Gibbs采样本文按照上述五个步骤来阐述，
安替-AnTi·2020-08-25 05:21

Markov Chain Monte Carlo 和 Gibbs Sampling算法

WelcomeToMyBlog一.蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)是随机模拟的别名,关于随机模拟的一个重要的问题就是:给定一个概率分布p(x),如何生成它的样本?一般而言,均匀分布Uniform(0,1)的样本容易生成,而常见的概率分布(连续或离散)都可以基于均匀分布的样本生成,例如正态分布可以通过Box-Muller变换得到.但是像p(x,y,z)这样甚至更高
LittleSasuke·2020-08-21 00:13

LDA 主题模型(一) 基本概念

LDA主题模型(一)基本概念[LDA主题模型(二)Gibbs采样方法]LDA主题模型(三)变分方法LDA模型（LatentDirichletAllocation）LDA介绍：LDA主要是研究文档中文字的产生过程
xuqn0606·2020-08-16 10:02

EM,VB,Gibbs Sampling解高斯混合模型

高斯混合模型假设数据产生过程如下：z∼Mut(π)z\simMut(\pi)z∼Mut(π)x∣z∼N(μz,σz2)x|z\simN(\mu_z,\sigma_z^2)x∣z∼N(μz,σz2)记θ={π,μ1,...,μK,σ1,...,σK}\theta=\{\pi,\mu_1,...,\mu_K,\sigma_1,...,\sigma_K\}θ={π,μ1,...,μK,σ1,...,σK
seahailang·2020-08-16 08:27

机器学习 之 LDA主题模型

LDA的五个步骤：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
Claire_Bear7·2020-08-16 05:37

受限玻尔兹曼机准备知识——MCMC方法和Gibbs采样

先点明几个名词MCMC方法：马尔可夫链-蒙特卡洛方法(千万别叫成梅特罗波利斯蒙特卡罗方法了)Metropolis-Hastings采样：梅特罗波利斯-哈斯廷斯采样Gibbs采样：吉布斯采样还是介绍一下学习
风翼冰舟·2020-08-11 05:23

RBM算法理解及推导

首先给出几个非常好的博客：（1）关于MCMC采样及Gibbs采样：http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090（2）关于MCMC采样的形象解释及理解
mykeylock·2020-08-08 18:53

随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）

本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉姆、冯
weixin_34417183·2020-08-01 05:08

MC, MCMC, Gibbs採样 原理&实现（in R）

MarkovChainMonteCarlo)的基本原理，并用R语言实现了几个样例：1.MarkovChain（马尔科夫链）2.RandomWalk（随机游走）3.MCMC详细方法：3.1M-H法3.2Gibbs
weixin_33861800·2020-08-01 04:19

吉布斯采样——原理及matlab实现

原文来自：https://victorfang.wordpress.com/2014/04/29/mcmc-the-gibbs-sampler-simple-example-w-matlab-code/
风翼冰舟·2020-07-29 02:22

主题模型LDA（二）gibbs采样方法

LDA主题模型(一)基本概念LDA主题模型(二)Gibbs采样方法LDA主题模型(三)变分方法Gibbs采样过程Gibbs采样可以从复杂的概率分布中生成数据，只需要知道每个分量相对其他分量的条件下就可以进行采样
xuqn0606·2020-07-29 01:53

随机采样方法代码实现-python

文章目录1.均匀分布，使用线性同余器2.Box-Muller变换正态分布3.接受-拒绝采样4.MCMC采样变体-Metropolis-Hastings算法5.Gibbs抽样1.均匀分布，使用线性同余器fromdatetimeimportdatetimefrommathimportsqrt
铁蛋嘟嘟噜·2020-07-28 21:31

LDA求解：Gibbs采样算法

本文是LDA主题模型的第二篇，读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一)LDA基础，同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法，如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉，建议阅读之前写的MCMC系列
有石为玉·2020-07-28 20:10

采样之Gibbs采样

因此需要一个好的方法来改进M-H采样，这就是我们下面讲到的Gibbs采样。1.重新寻找合适的细致平稳条件2.二维Gibbs采样用下图可以很
weixin_30858241·2020-07-28 17:23

MCMC详解2——MCMC采样、M-H采样、Gibbs采样（附代码）

上一篇MCMC详解1——蒙特卡洛方法目录1，马尔科夫链模型1.1马尔科夫链转移矩阵的性质1.2马尔科夫链的采样思路1.3MCMC采样1.4M-H采样1.5Gibbs采样2，总结上一篇总结了求解复杂函数的积分问题
端坐的小王子·2020-07-28 13:33

吉布斯采样

吉布斯采样https://en.wikipedia.org/wiki/Gibbs_samplingAswithotherMCMCalgorithms,GibbssamplinggeneratesaMarkovchainofsamples
蠡1204·2020-07-28 08:55

三步完成吉布斯采样Gibbs sampling

吉布斯采样的具体执行过程只需要三个步骤，非常非常简单好理解，其它相关的背景知识能帮助加深理解。一、PreliminariesMonteCarlomethods它是很宽泛的一类计算方法，依赖重复的随机采样去获得数值结果。abroadclassofcomputationalalgorithmsthatrelyonrepeatedrandomsamplingtoobtainnumericalresult
doubleslow;·2020-07-28 07:50

从马尔科夫过程到吉布斯采样（附程序示例）

本文试图通过示例让读者理解从马尔科夫链到Gibbs采样的各种采样方法的不断改进过程。Part1马尔科夫过程马尔科夫假设：当前状态发生的概率只跟直接相连的前面状态有关。马尔
likejoey·2020-07-28 02:08

傅立叶变换中的吉布斯现象

傅立叶变换中的吉布斯现象每个学习过信号处理基本课程的人都知道吉布斯(Gibbs)现象：将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲)进行傅立叶级数展开后，选取有限项进行合成。
deepdsp·2020-07-27 21:12

MCMC和Gibbs Sampling算法

本文是整理网上的几篇博客和论文所得出来的，所有的原文连接都在文末。在科学研究中，如何生成服从某个概率分布的样本是一个重要的问题。如果样本维度很低，只有一两维，我们可以用反切法，拒绝采样和重要性采样等方法。但是对于高位样本，这些方法就不适用了。这时我们就可以使用一些“高档”的算法，比如Metropolis-Hasting算法和GibbsSampling算法。Metropolis-Hasting算法和
chuange6363·2020-07-27 20:03

gibbs取样

在文献/cite{Neal2000}中，作者对狄里克雷混合模型的gibbs取样算法进行了综述性介绍。其中前三种算法是处理共轭分布的取样算法。
caoeryingzi·2020-07-27 20:21

MCMC(三)：Gibbs采样

因此需要一个好的方法来改进M-H采样，这就是我们下面讲到的Gibbs采样。本篇博客主要转自参
anshuai_aw1·2020-07-27 19:53

MC, MCMC, Gibbs采样 原理&实现（in R）

MarkovChainMonteCarlo)的基本原理，并用R语言实现了几个例子：1.MarkovChain（马尔科夫链）2.RandomWalk（随机游走）3.MCMC具体方法：3.1M-H法3.2Gibbs
Rachel-Zhang·2020-07-27 18:15

随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）

原文地址：http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4266146.html说明本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulati
搬砖小工053·2020-07-27 17:01

Gibbs抽样

具体的说，Gibbs抽样是已知多维随机变量X=(X1,X2,...,Xn)X=(X_1,X_2,...,X_n)X=(X1,X2,...,Xn)的联合概率分布p(x1,x2,...,xn)p(x_1,x
Philtell·2020-07-27 14:37

Gibbs采样

因此需要一个好的方法来改进M-H采样，这就是我们下面讲到的Gibbs采样。1.重新寻找合适的细致平
everagain·2020-07-27 11:35

LDA主题模型和推荐系统3

LDA主题模型涉及到贝叶斯理论、Dirichlet分布、多项分布、图模型、变分推断、EM算法、Gibbs抽样等知识这个图模型表示法也称作“盘子表示法”（platenotation）。
Arya鑫·2020-07-15 06:00

Gibbs Sampling（吉布斯采样）

摘要：GibbsSampling利用条件概率产生符合分布的样本，用于估计分布的期望，边缘分布；是一种在无法精确计算情况下，用计算机模拟的方法。什么是GibbsSamplingGibbsSampling是MCMC算法中的一种，用来构造多变量概率分布的随机样本，比如构造两个或多个变量的联合分布，求积分，期望。为什么需要GibbsSampling这不是废话，肯定是积分，期望或者联合分布很难计算出来，通常
mijing·2020-07-12 16:14

吉布斯采样（Gibbs Sampling）

要完成Gibbs抽样，需要知道条件概率。也就是说，gibbs采样是通过条件分布采样模拟联合分布，再通过模拟的联合分布直接推导出条件分布，以此循环。
whitenightwu·2020-07-12 16:30

Gibbs Sampling不完全攻略

什么是最大似然估计（MaximumLikelyhoodEstimator）？MLE代表观察值最有可能出现次数的情况。先自定义一个抛掷硬币的场景,我们想要知道出现head的概率是多少？如抛掷一枚硬币10次，得到的结果X=HHHHTTTTTT,出现head的概率为0.4.则这个0.4就是MLE。现在我们假设一个只含有一个参数pi(表征出现‘头’的概率)的模型U，X继续表示观察值（已发生的情况），y表示
workerwu·2020-07-12 15:16

Gibbs 采样

什么是Gibbs采样Gibbs采样是MH算法的一种特例（α==1)，因此可以保证Gibbs抽取的样本，也构成一个非周期不可约稳定收敛的马氏链；Gibbs采样适用于样本是两维或以上的情况；通过积分去除掉相关但是不感兴趣的变量
黎明静悄悄啊·2020-07-11 19:19

LDA主题模型代码实现流程

LDA主题模型的原理,推导过程比较复杂,可以参考此链接,讲的比较详细:http://www.52nlp.cn/lda-math-mcmc-%E5%92%8C-gibbs-sampling1本文主要是通过阅读别人实现的
程序猿也可以很哲学·2020-07-11 15:13

deeplearning的wake-sleep算法

wake-sleep算法的思想跟CD（基于gibbs采样的对比散度算法）有相似的地方，二者都有前向
mykeylock·2020-07-11 13:22

Gibbs sampling [Gibbs采样]

关于Gibbssampling，首先看一下Wiki上的解释：GibbssamplingorGibbssamplerisanalgorithmtogenerateasequenceofsamplesfromthejointprobabilitydistributionoftwoormorerandomvariables.Thepurposeofsuchasequenceistoapproximate
cowboy_wz·2020-07-11 03:44

PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling)

主讲人网络上的尼采（新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习）网络上的尼采(813394698)9:05:00今天的主要内容：MarkovChainMonteCarlo，Metropolis-Hastings，GibbsSampling，SliceSampling，HybridMonteCarlo。上一章讲到的平均场是统计物理学中常用的一种思想，将无法处理的复杂多体问题分解成可以处理的单体
Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

大数据处理之道 （Gibbs Sampling）

一：简介以及学习的途径（1）吉布斯采样（GibbsSampling)及相关算法（学习向Gibbssampling,EM,MCMC算法等的好地方）1）推荐大家读Bishop的PatternRecognitionandMachineLearning，讲的很清楚，偏理论一些；2）读artificialIntelligence，2、3版，都有；3）如果英语好的话，最方便的就是查wikipedia，这个说的
瞭望天空·2020-07-10 18:13

多变量阈值 分子遗传数据 Gibbs

StockKF,DistlO,HoescheleI.BayesianestimationofgeneticparametersformultivariatethresholdandcontinuousphenotypesandmoleculargeneticdatainsimulatedhorsepopulationsusingGibbssampling.BMCGenet.[Internet].2
董八七·2020-07-10 18:33

2020-4-7 深度学习笔记17 - 蒙特卡罗方法 5 ( 不同的峰值之间的混合挑战)

，提高准确度，减少方差)2020-4-5深度学习笔记17-蒙特卡罗方法3(马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC-先验分布/后验分布/似然估计，马尔可夫性质)2020-4-6深度学习笔记17-蒙特卡罗方法4(Gibbs
没人不认识我·2020-07-08 20:14

深度学习 --- 受限玻尔兹曼机RBM（直接采样、接受-拒绝采样、重要性采样详解）

在讲解MCMC和Gibbs采样之前，大家需要理解统计学中的采样，什么是采样？为什么要采样？采样有什么用？
zsffuture·2020-07-08 20:00

09 主题模型 - LDA参数学习-Gibbs采样

08主题模型-LDA九、LDA参数学习-Gibbs采样对于一个n维的概率分布π(x1,x2,...,xn)，可以通过在n个坐标上轮换采样，来得到新的样本，对于轮换到任意一个坐标xi上的转移，马尔可夫链的状态转移概率为
白尔摩斯·2020-07-05 03:07

主题模型（4）——LDA模型及其Gibbs Sample求解

之前关于主题模型整理了《文本建模之UnigramModel，PLSA与LDA》与《再看LDA主题模型》两篇博客，以及针对PLSA的求解整理了博客《主题模型（3）——PLSA模型及其EM算法求解》，这一篇博客将继续整理LDA（LatentDirichletAllocation）模型的GibbsSample求解方法。LDA回顾同样，首先回归下LDA模型的文档生成过程。我们知道，LDA在PLSA的基础上
zxhohai·2020-07-02 02:05

Gibbs 采样完整解析与理解

1.gibbs简析： gibbs采样需要知道样本中一个属性在其它所有属性下的条件概率，然后利用这个条件概率来分布产生各个属性的样本值。gibbs采样属于随机模拟抽样算法中的一种（一类近似求解的方法）。
-dragon-·2020-06-30 11:37
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