gibbs

Computational Methods in Bayesian Analysis

in Bayesian Analysis Computational Methods in Bayesian Analysis  【Markov chain Monte Carlo】【Gibbs
·2015-11-07 10:30

拉普拉斯近似算法小结

目前常用的近似算法主要有三种：拉普拉斯近似、变分近似、Gibbs采样。其中拉普拉斯近似算法是用一个高斯分布来近似原始分布，当原始分布比较简单的时候效果会较好。
wangjian1204·2015-11-05 20:00

如何做Gibbs采样(how to do gibbs-sampling)

原文地址： 《如何做Gibbs采样(how to do gibbs-sampling)》 随机模拟 　　随机模拟（或者统计模拟）方法最早有数学家乌拉姆提出，又称做蒙特卡洛方法。
·2015-11-05 08:08

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法

Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs
·2015-11-02 16:00

Gibbs Sampling for the Uninitiated

Gibbs Sampling for the Uninitiated 这几天较空总算把《Gibbs Sampling for the Uninitiated》看明白了点，看完这个对其他模型的 Gibbs
·2015-11-01 10:46

《Gibbs Sampling for the UniniTiated》阅读笔记(上)---参数估计方法及Gibbs Sampling简介

《Gibbs Sampling for the UniniTiated》阅读笔记(上)---参数估计方法及Gibbs Sampling简介 前一阵子折腾的事儿太多，写了点东西都没有传上来，是我偷懒了
·2015-11-01 10:46

Deep learning：十八(关于随机采样)

  　　由于最近在看deep learning中的RBMs网络，而RBMs中本身就有各种公式不好理解，再来几个Gibbs采样，就更令人头疼了。所以还是觉得先看下Gibbs采样的理论知识。
·2015-11-01 10:24

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 Reducing the Dimensionality of Data with
oMengLiShuiXiang1234·2015-10-31 19:00

PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，细致平稳条件，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling

网络上的尼采(813394698) 9:05:00  今天的主要内容：Markov Chain Monte Carlo，Metropolis-Hastings，Gibbs
·2015-10-30 20:45

Gibbs Phenomenon

http://www.sosmath.com/fourier/fourier3/gibbs.html One shortcoming of Fourier series today known as
·2015-10-30 12:33

[MCSM] Slice Sampler

在介绍这一类算法（指Gibbs sampling）之前，本节将介绍一种特殊的MCMC算法。 我们重新考虑了仿真的理论基础，建立了Slice Sampler。     考
·2015-10-29 08:09

使用非监督学习技术分析情感（IEEE2013）

这个模型基于Gibbs采样算法。当转移到其他域时，观点挖掘的监督方法经常不能产生好的性能。不同于监督方法，CST的非监督性质使它高度可移植到其他域。CST模型相比于存
gsp_2015·2015-08-27 17:03

三硬币问题-一个EM算法和Gibbs Sampling的例子

三硬币问题-一个EM算法和GibbsSampling的例子变分推断学习笔记(1)—概念介绍变分推断学习笔记(2)—一维高斯模型的例子变分推断学习笔记(3)—三硬币问题的变分推断解法《GibbsSamplingfortheUniniTiated》阅读笔记(上)-参数估计方法及GibbsSampling简介《GibbsSamplingfortheUniniTiated》阅读笔记(中)-一个朴素贝叶斯文
hzyido·2015-08-02 23:29

马尔可夫链及吉布斯抽样 入门详解(Markov Chain Monte Carlo and Gibbs Sampling)

最近总结了下自己的笔记，发现原来自己还有这个东西，所以再次回顾了下，并简单做以下梳理，文章来自LDA-math-MCMC和GibbsSampling总结：MCMC能解决什么问题？怎样解决这样的问题？
coder_oyang·2015-07-28 15:00

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_bear7·2015-07-06 23:13

并查集的简介及其C/C++代码的实现（某公司招聘笔试试题）

对于一个非计算机专业的人来说，你跟他说并查集，就有点像你对着计算机专业的人说Gibbs现象或者FFT一样，你懂的。
stpeace·2015-06-15 20:00

LDA变分法和采样法

目前比较方便的LDA解法是gibbs采样，但是对于改进型LDA，如果分布不再是dirchlet分布，p(z|w)可能就不太好求了（这里z代表隐藏变量，w是观察量），只能用变分法。
deltaququ·2015-05-21 15:37

LDA文本建模（2）——MCMC和Gibbs Sampling

统计学中有一类重要的问题：给定一个概率分布P(x)，如何在计算机中生成该分布对应的样本。MCMC(MarkovChainMonteCarlo)和GibbsSampling算法在现代贝叶斯分析中被广泛使用。1）MCMC(MarkovChainMonteCarlo)如，转移概率矩阵记为：初始概率分布向量为：π0=[π0(1), π0(2), π0(3)]。则：π1=π0*P，π2=π1*P=π0*
mmc2015·2015-04-12 15:00

使用collapsed gibbs sampling对LDA中参数进行估计的推导过程

使用来表示文档--主题分布的超参数，使用来表示主题--词汇分布的超参数，这些超参数的先验分布被定义在一个狄利克莱分布中，如下所示：在给定参数的情况下，所有隐变量（主题）的概率被定义在一个多项式分布中，其中表示在文档m中，被赋给主题k的词汇数量。在给定参数的情况下，所有可观测变量（单词）的概率和所有的隐变量被定义在一个多项式分布中，其中表示语料库中单词v被赋予主题z的次数。注意，在以上两个公式中，我
duskwaitor·2015-03-21 21:35

TopicModel主题模型LDA中的数学模型

需要明白如下数学原理：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（文档-主题，主题-词语）一个采样：Gibbs
·2015-01-13 10:00

Topic Model Gibbs Sampling Inference 步骤

1. differencebetweenhiddenvariablesandhyperparameter2.procudrestep1:thecomplete-datalikelihood,givenhyperparameterp(w,z,theta,pi|alpha,beta)step2:theobserveddatalikelihood,givenhiddenvariablesp(w|thet
xyqzki·2014-12-30 21:00

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
u010700335·2014-12-27 20:00

Gibbs sampling 详解

http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/
xyqzki·2014-12-21 21:00

主题模型整理

LDA Gibbs采样过程中主题采样函数的推导公式，其中需要清除当前词只与当前主题有关，与其他词的主题是无关的，因此可以看成是独立变量。
shenxiaoming77·2014-12-09 16:00

马尔科夫链MCMC采样算法和LDA Gibbs Sampling

本文转载统计之都上的一篇关于ldagibbs采样算法的介绍http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/ 马氏链及其平稳分布马氏链的数学定义很简单
shenxiaoming77·2014-12-08 16:00

概率语言模型及其变形系列-LDA及Gibbs Sampling

转载自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8302599本系列博文介绍常见概率语言模型及其变形模型，主要总结PLSA、LDA及LDA的变形模型及参数Inference方法。初步计划内容如下第一篇：PLSA及EM算法第二篇：LDA及GibbsSamping第三篇：LDA变形模型-TwitterLDA，TimeUserLDA，ATM，Label
u013524655·2014-11-17 21:00

【机器学习】推荐系统、SVD分解降维

pLSA主要基于EM最大期望算法，而LDA主要基于Gibbs抽样算法，这个在下一篇文章《主题模型》里会详细介绍。一、推荐系统推荐系统实现主要分为两个方面：基于内容实现和基于协同滤波实现。1.基于内容
DianaCody·2014-11-04 09:59

【机器学习】推荐系统、SVD分解降维

pLSA主要基于EM最大期望算法，而LDA主要基于Gibbs抽样算法，这个在下一篇文章《主题模型》里会详细介绍。一、推荐系统推荐系统实现主要分为两个方面：基于内容实现和基于协同滤波实现。1.基于内容
DianaCody·2014-11-04 09:59

【机器学习】推荐系统、SVD分解降维

pLSA主要基于EM最大期望算法，而LDA主要基于Gibbs抽样算法，这个在下一篇文章《主题模型》里会详细介绍。 一、推荐系统    推荐系统实现主要分为两个方面：基于内容实现和基于协同滤波
DianaCody·2014-11-04 09:00

吉布斯采样（Gibbs Sampling)

简单理解吉布斯采样的过程：几个可以学习gibbssampling的方法1，读Bishop的PatternRecognitionandMachineLearning，讲的很清楚，但是我记得好像没有例子。2，读artificialIntelligence，2、3版，都有。但是我没读过。3，最方便的，查wiki，这个说的最清楚。这里通俗点的解释一下。首先，什么是sampling。sampling就是以一
oppoa113·2014-10-14 11:11

吉布斯采样（Gibbs Sampling)

简单理解吉布斯采样的过程：几个可以学习gibbssampling的方法1，读Bishop的PatternRecognitionandMachineLearning，讲的很清楚，但是我记得好像没有例子。2，读artificialIntelligence，2、3版，都有。但是我没读过。3，最方便的，查wiki，这个说的最清楚。这里通俗点的解释一下。首先，什么是sampling。sampling就是以一
OPPOA113·2014-10-14 11:00

MC, MCMC, Gibbs采样 原理&实现（in R）

来自：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/25908495本文用讲一下指定分布的随机抽样方法：MC(MonteCarlo),MC(MarkovChain),MCMC(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
fennvde007·2014-10-13 16:00

LDA-math-MCMC 和 Gibbs Sampling

http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/
u010555688·2014-09-02 18:00

受限玻尔兹曼机RBM

先验知识——Gibbs采样   Gibbs采样是一种基于马尔可夫链蒙特卡洛策略的采样方法。
Vintage_1·2014-07-30 21:00

LDA gibbs

今天看了几个不错的博客和文档说的是ldatopicmodel。其实最早接触这个是我在百分点实习的那会，那会还按照文章和国外的一个java实现代码，写了个python版本的，代码很简单。当时用的数据集有点大，发现单机lda有点慢，并且不是一般的慢啊。整体思路就是上面这个。评价lda模型的好坏可以参考[4],[5]：其中简单的公式如下：模型越好loglikelihood越大，perplexity越小。
hero_fantao·2014-07-12 22:00

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
wenyusuran·2014-06-30 10:00

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
abcjennifer·2014-05-15 19:00

实现gibbs 等离散分布的sampling的code

实现gibbssampling的code方法一：doublex=rand()*1.0/(1.0+RAND_MAX);    while(true)    {     x-=topicScores[newTopic];     if(x<0)      break;     newTopic++;    }
xyqzki·2014-05-08 16:00

Gibbs sampling [Gibbs采样]1

关于Gibbssampling，首先看一下Wiki上的解释：Gibbssampling or Gibbssampler isan algorithm togenerateasequenceofsamplesfromthejointprobabilitydistributionoftwoormore randomvariables.Thepurposeofsuchasequenceistoappro
zhubo22·2014-05-06 16:00

LDA Gibbs Sampling 的JAVA实现

原文地址：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8457329本系列博文介绍常见概率语言模型及其变形模型，主要总结PLSA、LDA及LDA的变形模型及参数Inference方法。初步计划内容如下第一篇：PLSA及EM算法第二篇：LDA及GibbsSamping第三篇：LDA变形模型-TwitterLDA，TimeUserLDA，ATM，Labe
dy01dy·2014-05-04 12:43

R语言: Gibbs抽样实验

www.people.fas.harvard.edu/~plam/teaching/methods/mcmc/mcmc.pdf MH算法：Metropolis Hasting Algorithm Gibbs
penergy·2014-04-21 02:00

R语言: Gibbs抽样实验

阅读更多这篇文章并非原创，只是对下面PPT的总结和理解，作为入门性文字说明。http://www.people.fas.harvard.edu/~plam/teaching/methods/mcmc/mcmc.pdfMH算法：MetropolisHastingAlgorithmGibbs抽样：GibbsSampling上述两个算法是两个典型的马尔科夫链蒙特卡洛方法（MarkovChainMento
penergy·2014-04-21 02:00

R语言: Gibbs抽样实验

阅读更多这篇文章并非原创，只是对下面PPT的总结和理解，作为入门性文字说明。http://www.people.fas.harvard.edu/~plam/teaching/methods/mcmc/mcmc.pdfMH算法：MetropolisHastingAlgorithmGibbs抽样：GibbsSampling上述两个算法是两个典型的马尔科夫链蒙特卡洛方法（MarkovChainMento
penergy·2014-04-21 02:00

【机器学习系列】三硬币问题——一个EM算法和Gibbs Sampling的例子

*/讲一个EM算法和Gibbs抽样的小例子，用于加深理解。题目：假设有3枚硬币，分别记做A，B，C。这些硬币正面出现的概率分别是π,p和q。进行如下掷硬币实验：先掷硬币A，根据其结果选出硬
piaoxuefengqi·2014-02-26 18:00

LDA-math-MCMC 和 Gibbs Sampling

随机模拟随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(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.诺依曼、费米、费曼、NicholasMetropolis，在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反应的时候，开始使用统计模拟的方法,并在最早的计算机上进行编程实现。随机模拟与
·2014-01-26 11:00

Deep learning：十八(关于随机采样)

Deeplearning：十八(关于随机采样)先看下Gibbs采样的理论知识。经过调查发现Gibbs是随机采样中的一种。所以本节也主要是简单层次的理解下随机采用知识。
Kylin-Xu·2014-01-15 23:05

Deep learning：十八(关于随机采样)

Deeplearning：十八(关于随机采样) 先看下Gibbs采样的理论知识。经过调查发现Gibbs是随机采样中的一种。所以本节也主要是简单层次的理解下随机采用知识。
xulinshadow701·2014-01-15 23:00

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
x_yz_·2013-12-19 18:00

JGibbLDA：java版本的LDA(Latent Dirichlet Allocation)实现、修改及使用

一、概述JGibbLDA是一个java版本的LDA（Latent Dirichlet Allocation）实现，它使用Gibbs采样来进行快速参数估计和推断。LDA是一种由基于概率模型的聚类算法。
memray·2013-11-18 21:00

Gibbs sampling

Instatisticsandinstatisticalphysics,GibbssamplingoraGibbssamplerisaMarkovchainMonteCarlo(MCMC)algorithmforobtainingasequenceofobservationswhichareapproximatedfromaspecifiedmultivariateprobabilitydistr
yueyedeai·2013-11-13 09:00
上一页 1 2 3 4 5 6 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他