mcmc 第6页

mcmc(Markov Chain MonteCarlo)马尔科夫链蒙特卡洛方法

突然想起来，作为将专业写成模式识别与图像处理的硕士毕业生，一次面试的时候，问到我mcmc是用来做什么的，我简历里面主要是在预测的时候用到了（实际上是用来模拟状态分布，后面根据分布再进行预测），所以我答成了用来做预测

jiayou可不可以不QAQ·2020-07-31 22:23

马尔可夫链蒙特卡罗法（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）

MonteCarlomethod），也称为统计模拟方法（statisticalsimulationmethod），是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法马尔可夫链蒙特卡罗法（MarkovChainMonteCarlo，MCMC

Michael阿明·2020-07-31 21:32

马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC） -- 学习笔记

MCMC(MarkovChainMonteCarlo)算法是其中一种重要的采样方法。1、马尔科夫链、马尔科夫稳态马尔科夫链的数学定义如下:P(Xt+1=x|Xt,Xt−1

Juanly Jack·2020-07-31 20:59

MCMC（Markov Chain Monte Carlo）的理解与实践（Python）

MarkovChainMonteCarlo(MCMC)methodsareaclassofalgorithmsforsamplingfromaprobabilitydistributionbasedonconstructingaMarkovchainthathasthedesireddistributionasitsstationarydistribution.Thestateofthechain

Inside_Zhang·2020-07-31 19:14

蒙特卡洛马尔可夫链学习小结

目录MCMC背景关于采样的理解什么是采样为什么要采样什么是好的样本采样为什么是困难的(thecurseofhighdimensionality)蒙特卡洛采样方法基于概率分布的采样InverseTransformSampling

taotao1233·2020-07-31 18:26

机器学习 —— 浅谈贝叶斯和MCMC

这是这个系列的第一个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。…▌浅谈贝叶斯不论是学习概率统计还是机器学习的过程中，贝叶斯总是是绕不过去的一道

csdn人工智能头条·2020-07-31 17:33

马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo)

(学习这部分内容大约需要1.3小时)摘要马尔科夫链蒙特卡洛(MarkovchainMonteCarlo,MCMC)是一类近似采样算法.它通过一条拥有稳态分布\(p\)的马尔科夫链对目标分布\(p\)进行采样

dianjun9551·2020-07-31 17:04

马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）

在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中，通常需要计算后验概率，然后通过最大后验概率（MAP）等方法进行参数推断和决策。然而，在很多时候，后验分布的形式可能非常复杂，这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困难，此时可以通过采样的方法来求解。作为本系列文章的组成部分，也作为你阅读本文所必须的预备知识，希望各位读者确认已经对如下文章所谈之话题了然于心：蒙特卡洛（MonteCar

白马负金羁·2020-07-31 16:23

MCMC_关键概念理解

关于概念和符号，参考前文：MCMC_方法示例以下是个人在理解MCMC方法中遇到的疑惑，以及个人的见解。

禾雨辰子·2020-07-31 15:11

MCMC(一)：蒙特卡罗方法和马尔科夫链

作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（MarkovChainMonteCarlo，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，是很多复杂算法求解的基础。

anshuai_aw1·2020-07-31 15:29

通过Python实现马尔科夫链蒙特卡罗方法的入门级应用

通过把马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）应用于一个具体问题，本文介绍了Python中MCMC的入门级应用。

数据与算法之美·2020-07-31 15:27

我理解的马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC,Markov Chain Monte Carlo）

本文是FromScratch:BayesianInference,MarkovChainMonteCarloandMetropolisHastings,inpython的阅读笔记马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC

多读多写多思考·2020-07-31 11:34

用Python入门不明觉厉的马尔可夫链蒙特卡罗（附案例代码）

在过去几个月里，我在数据科学的世界里反复遇到一个词：马尔可夫链蒙特卡洛（MarkovChainMonteCarlo,MCMC）。

BigDataDigest·2020-07-31 11:39

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

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

MCMC详解2——MCMC采样、M-H采样、Gibbs采样（附代码）

MCMC是一种随机采样方法，用来处理一些复杂运算的近似求解。在HMM、LDA等模型中都有重要应用。

端坐的小王子·2020-07-28 13:33

R语言︱缺失值处理之多重插补——mice包

大致的步骤简介如下：缺失数据集——MCMC估计插补成几个数据集——每个数据集进行插补建模

悟乙己·2020-07-28 11:39

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

MCMC(三)：Gibbs采样

在《MCMC(二)：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，在高维时计算量大。

anshuai_aw1·2020-07-27 19:53

MC, MCMC, Gibbs采样原理&实现（in R）

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

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，在高维时计算量大。

everagain·2020-07-27 11:35

KNN缺失值填补：安装fancyimpute库遇到的那些坑

fancyimpute库为一个功能较强大的补全空缺值的函数库，集成了很多方式，包括均值、众数、频数填充，KNN填充、MCMC填充等，现将安装过程中遇到的那些坑，以及最后用KNN进行缺失值填充的过程总结如下

feifei2233·2020-07-15 23:51

R语言与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法学习笔记(1)

蒙特卡洛方法被誉为20世纪最伟大的十大算法之一。它由美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家JohnvonNeumann,StanUlam和NickMetropolis于1946年提出。蒙特卡洛算法之所以那么有名，我的理解就是它利用随机模拟给出了一个十分普遍的求解许多问题近似解的办法。一个十分形象的例子是：在广场上画一个边长一米的正方形，在正方形内部随意用粉笔画一个不规则的形状，现在要计算这个不规则图

yujunbeta·2020-07-15 11:55

KNN缺失填补knnimpute/impyute/fancyimpute

比如fancyimpute中也集成了很多方式，包括均值、众数、频数填充，KNN填充、MCMC填充等。本文主要对其中几种情况做个简单的介绍和附上相

Great1414·2020-07-15 06:07

Gibbs Sampling（吉布斯采样）

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。

mijing·2020-07-12 16:14

吉布斯采样（Gibbs Sampling）

具体地说， MCMC：Markov链

whitenightwu·2020-07-12 16:30

MCMC方法与变分推断

贝叶斯推理（Bayesianinference）是统计学中的一个重要问题，也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（LatentDirichletAllocation，简称LDA）模型等概率图模型都需要在拟合数据时解决这一问题。同时，由于模型设置（假设、维度……）不同，贝叶斯推理问题有时会很难解决。在解决大型问题时，精确的方案往往需要繁重的

WeisongZhao·2020-07-12 11:38

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

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

瞭望天空·2020-07-10 18:13

花书+吴恩达深度学习（二四）蒙特卡罗方法（重要采样，MCMC）

文章目录0.前言1.重要采样2.马尔可夫链蒙特卡罗MCMC3.不同峰值之间的混合挑战如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔，我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（二三）结构化概率模型（贝叶斯网络

zhq9695·2020-07-09 05:46

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo）

MCMC方法的许多应用是关于贝叶斯统计分析问题的，这些贝叶斯统计分析中常常需要计算后验分布的一些数字特征，如后验期望、后验方差、后验众数、后验分位数等。

Xu_mWam·2020-07-09 02:57

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)

采样和蒙特卡罗方法-必要性和合理性)2020-4-4深度学习笔记17-蒙特卡罗方法2(重要采样–采样数量一定，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

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

MATLAB基础语法以及命令笔记

MATLAB基础语法以及命令笔记碎碎念：鄙人初学MATLAB，貌似并没有找到什么好的方法，还是一头雾水ε=(´ο｀*)))唉，看了好久也没完全明白mcmc的精髓所在，明天去参加某比赛的国赛，希望不下雨ε

加油当当·2020-07-07 11:21

An Introduction to MCMC for Machine Learning (4)

MCMC中的深入论题目录3.6辅助变量采样器3.6.1混合蒙特卡洛（详见PRML）3.6.2切片采样3.6.3模拟回火3.7可逆跳跃MCMC3.6辅助变量采样器思路：从增广分布p(x,u)中采样往往比从

正则-吼吼吼·2020-07-06 02:12

Metropolis Hasting算法

MetropolisHastingAlgorithm:MH算法也是一种基于模拟的MCMC技术，一个很重要的应用是从给定的概率分布中抽样。

flyingworm_eley·2020-07-02 00:30

贝叶斯学习笔记

PyMC3具有先进的下一代MCMC采样算法如No-U-TurnSampler(NUTS;Hoffman,2014)和HamiltonianMonteCarlo自整定变体(HMC;Duane,1987)。

FarmerJohn·2020-07-02 00:34

参数估计的计算方法

参数估计的计算方法极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近基于马尔可夫链的蒙特卡洛参数推断(MCMC)期望极大化(EM)（参数估计所有内容）极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近极大后验估计：MAP是通过确定后验分布的极大值得到的

代码咏春·2020-07-01 19:25

变分推断（Variational Inference）最新进展简述

VariationalInference,VI）是贝叶斯近似推断方法中的一大类方法，将后验推断问题巧妙地转化为优化问题进行求解，相比另一大类方法马尔可夫链蒙特卡洛方法（MarkovChainMonteCarlo,MCMC

PaperWeekly·2020-07-01 01:34

Gibbs 采样完整解析与理解

随机模拟的核心是对一个分布进行抽样，常用的抽样算法包括：1.接受-拒绝抽样；2）重要性抽样；3）MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛方法）方法，它包括两个非常著名的采样算法（metropolis-hastin

-dragon-·2020-06-30 11:37

R语言常用包分类总结

常用包：——数据处理：lubridata，plyr，reshape2，stringr，formatR，mcmc；——机器学习：nnet，rpart，tree，party，lars，boost，e1071

王亨·2020-06-29 22:11

常用的统计模型

，SSA,基于机器学习的方法）3.结构方程建模（针对潜变量之间关系进行建模）4.因子分析（调查设计和验证的探索型分析）5.功效分析/实验分析（特别是基于仿真的实验设计，以避免分析过度）6.非参数检验（MCMC

狂奔的蜗牛·2020-06-29 08:13

机器学习之MCMC算法（转载）

转载地址：https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9358822.html侵删1、MCMC概述从名字我们可以看出，MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（MonteCarloSimulation

宇宙无敌帅超人·2020-06-29 00:05

MCMC例子

''''假设目标分布是:一维的正太分布,i.e.,N(0,1)建议的转移矩阵Q(i,j)也是正太分布，j服从N(i,2^2)pi(i)Q(i,j)*alpha(i,j)=pi(j)Q(i,j)*alpha(i,j)wherealpha(i,j)=pi(j)Q(j,i)接受率alpha(i,j)可能很小，导致接受率比较小，采样效率低下修正:alpha(i,j)=min(1,alpha(i,j)/al

朱群喜_QQ囍_海疯习习·2020-06-28 23:00

数学推导+纯Python实现机器学习算法29：马尔可夫链蒙特卡洛

将二者结合起来便有了马尔可夫链蒙特卡洛方法（MarkovChainMonteCarlo，MCMC），即是以

louwill12·2020-06-28 20:26

MCMC案例学习

本文是R中mcmc包的一篇帮助文档，作者为CharlesJ.Geyer。经过knitr编译后的pdf文档可见此处，提供中文译稿的作者：闫超，天津财经大学统计系2011级研究生，方向：非寿险准备金评估。

rokia_xmu·2020-06-27 08:05

Generative Adversarial Networks（生成对抗网络GAN，DCGAN）

如不需要mcmc的适用分布

上杉翔二·2020-06-25 16:39

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