mcmc

一份数学小白也能读懂的「马尔可夫链蒙特卡洛方法」入门指南

>>>>首先，什么是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法呢？最简短的回答就是：“MCMC就是一种通过在概率空间中随机采样来近似感兴趣参数的后验分布的方法”在这篇文章中，我不用任何数学知识就可以解释
算法与数学之美·2018-01-04 00:00

采样方法（二）MCMC相关算法介绍及代码实现

本文将会介绍采样方法中最重要的一族算法，MCMC（MarkovChainMonteCarlo），在之前我们的蒙特卡洛模拟都是按照如下公式进行的：E[f(x)]≈1m∑i=1mf(xi).xi∼p.iid
Dark_Scope·2017-12-30 15:14

采样方法（二）MCMC相关算法介绍及代码实现

本文将会介绍采样方法中最重要的一族算法，MCMC（MarkovChainMonteCarlo），在之前我们的蒙特卡洛模拟都是按照如下公式进行的：E[f(x)]≈1m∑i=1mf(xi).xi∼p.iid
Dark_Scope·2017-12-30 15:14

MCMC和Gibbs Sampling算法

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/27829d842fbc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
coderpai·2017-12-30 00:14

MCMC

下面将介绍一种更有效的随机变量采样方法：MCMC和Gibbs采样，这两种采样方法不仅效率更高，而且适用于多元随机变量的采样。如果一定条件下，马尔可夫链可以收敛到平稳分布。一个绝妙
Chen_SL·2017-12-26 20:27

一份数学小白也能读懂的「马尔可夫链蒙特卡洛方法」入门指南

文章来源：机器之心在众多经典的贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）由于包含大量数学知识，且计算量很大，而显得格外特别。
人工智能爱好者俱乐部·2017-12-25 00:00

不用数学也能讲清贝叶斯理论的马尔可夫链蒙特卡洛方法？这篇文章做到了

首先，什么是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法呢？最简短的回答就是：“MCMC就是一种通过在概率空间中随机采样来近似感兴趣参数的后验分布的方法”
AI科技大本营·2017-12-24 00:00

Markov Chain Monte Carlo

转载至https://zhuanlan.zhihu.com/p/25610149[数据分析]MarkovChainMonteCarloMarkovChainMonteCarlo简称MCMC，是一个抽样方法
漫流小溪·2017-10-17 20:14

机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之SGD的方法

5.1、基于梯度的模型训练方法在libFM中，提供了两大类的模型训练方法，一类是基于梯度的训练方法，另一类是基于MCMC的模型训练方法。
zhiyong_will·2017-06-15 18:28

机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之SGD的方法

5.1、基于梯度的模型训练方法在libFM中，提供了两大类的模型训练方法，一类是基于梯度的训练方法，另一类是基于MCMC的模型训练方法。
google19890102·2017-06-15 18:00

Variational AutoEncoder_变分自动编码器原理解析

在部分，详细讲解了与VAE有关的基础知识，涉及LVM、MAP、EM、MCMC、VariationalInference（VI），可以通过公众号往期内容查看。
lqfarmer·2017-06-07 09:19

<模型汇总-10> Variational AutoEncoder_变分自动编码器原理解析

在部分，详细讲解了与VAE有关的基础知识，涉及LVM、MAP、EM、MCMC、VariationalInference（VI），可以通过公众号往期内容查看。
lqfarmer·2017-06-07 09:00

<模型汇总-9> Variational AutoEncoder_VAE基础：LVM、MAP、EM、MCMC、Variational Inference（VI）

Kingmaetal和Rezendeetal在2013年提出了变分自动编码器（VariationalAutoEncoders，VAEs）模型，仅仅三年的时间，VAEs就成为一种最流行的生成模型（Generativemodel），通过无监督的方式学习复杂的分布。VAE和GAN一样是一种学习生成模型学习框架，它由encoder和decoder两个部分组成，两个部分都可以由CNN、LSTM、DNN等网络
lqfarmer·2017-06-04 21:00

文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法

LDA(二)LDA求解之Gibbs采样算法文本主题模型之LDA(三)LDA求解之变分推断EM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
刘建平Pinard·2017-05-18 10:00

MCMC 和Gibbs Sampling采样

这两个采样方法都是非常著名的，尤其是GibbsSampling在文本词的采样之中用的非常的多。我第一次遇到GibbsSampling是在pLSA（潜在语义分析）模型之中，而且pLSA模型还用到了一个有价值的算法应该：EM（最大期望）算法，以后希望能详细说一下这个算法。1.随机模拟最常用的一种，这两个方法在现代贝叶斯分析中被广泛使用。要了解这两个算法，我们首先要对马氏链的平稳分布的性质有基本的认识。
杰伦哎呦哎呦·2017-04-27 21:30

R语言stan概率编程

用户在Stan概率编程语言中可以基于对数概率密度函数，得到：完整的贝叶斯统计推理与MCMC抽样（NUTS，HMC）近似贝叶斯推理与变分推断(variationalinference)（ADVI）优化最大惩罚似然估计
qjgods·2017-04-16 10:32

MCMC(四)Gibbs采样

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
刘建平Pinard·2017-03-30 17:00

MCMC(三)MCMC采样和M-H采样

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
刘建平Pinard·2017-03-29 15:00

机器学习常用术语，加油充电专用。。。。。

在线等可能K采样)，Ratio-basedSampling(等比例随机采样)，Acceptance-RejectionSampling(接受-拒绝采样)，ImportanceSampling(重要性采样)，MCMC
机器学习算法与Python学习-公众号·2017-03-22 19:06

第902期机器学习日报(2017-03-08)

王威廉DeepMind分层强化学习新模型FuN@算法组Google非官方：数据驱动、跨语言、高性能轻量级——面向神经网络文本生成系统的无监督文本词条化工具@爱可可-爱生活面向机器学习的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC
机器学习日报·2017-03-09 16:57

MATLAB 抽取随机数 MCMC原理

1、matlab自带抽取随机数的函数注：只列举各个函数名字，具体各个函数的用法可用help查看。(1)正态分布随机数：randn()，normrnd(),mvnrnd();其中最后一个用于抽取联合正态分布的随机数。(2)均匀分布随机数：rand()(3)beta分布随机数:betarnd()-Betarandomnumbers.(4)二项分布随机数：binornd()-Binomialrandom
orchidzouqr·2017-03-07 10:28

变分贝叶斯推断(Variational Bayes Inference)简介

一般根据近似解的求解方式可以分为随机(Stochastic)近似方法（代表是MCMC，在上一篇中我们提到的利用GibbsSampling训练LD
Carl-Xie·2017-02-25 16:02

[译] 第三章 MCMC

黑客级概率程序设计和贝叶斯方法揭开MCMC的神秘面纱前面两章对读者隐藏了PyMC的内部机制，也就是MarkovchainMonteCarlo（MCMC）。我们引入本章目的有三。
cjianwyr·2017-02-07 11:48

MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样

Metropolis–Hastings算法是一种具体的MCMC方法，而吉布斯采样（GibbsSampling）是Metropolis–Hastings算法的一种特殊形式。
baimafujinji·2017-01-06 11:00

蒙特卡洛马尔科夫链（MCMC）

 蒙特卡洛马尔科夫链（MCMC）标签： 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛2016-12-3020:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类：数据挖掘与机器学习（41） 版权声明：本文为博主原创文章
t6·2017-01-03 01:00

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
baimafujinji·2016-12-30 20:00

蒙特卡洛（Monte Carlo）法求定积分

在机器学习和自然语言处理技术中，常常被用到的MCMC也是由此发展而来。本文通过蒙特卡洛法最为常见的一种应用——求解定积分，来演示这类算法的核心思想。
baimafujinji·2016-12-28 17:00

fBayesB

存在几种贝叶斯MCMC方法用
董八七·2016-12-05 22:45

马尔科夫蒙特卡洛方法 （MCMC）+ Gibbs采样 原理干货

最近要人工智能考试，复习被虐的不要不要的，老师一堂课讲的内容要自己再看几个小时……MCMC和Gibbs采样看书看得一脸懵逼，还好同学分享了一篇文章，看完豁然开朗，比《人工智能：一种现代的方法》强多了下面是链接
PlusTang124·2016-11-15 22:48

Factorization Machines with libFM

LIBFM是FM的软件实现，实现了随机梯度下降（SGD），交替最小二乘（ALS）和使用MCMC进行贝叶斯推断的方法（MCMC）。
CalumChambers·2016-10-08 21:08

MCMC算法—MH算法的Python实现（一）

针对离散数据概率分布的MCMC算法python实现对于mcmc算法，如何选择状态转移矩阵对实验结果是否有影响，设计下面几组实验输入为p=[0.9,0.05,0.05]，取q为[1/3,1/3,1/3],
Azeyunyun·2016-09-14 16:21

简单易学的机器学习算法——Gibbs采样

这样，每次的采样都会被接受，可以提高MCMC的收敛速度
google19890102·2016-07-04 11:00

简单易学的机器学习算法——Metropolis-Hastings算法

在简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC中简单介绍了马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法的基本原理，介绍了Metropolis采样算法的基本过程，这一部分，主要介绍Metropolis-Hastings
zhiyong_will·2016-07-03 17:57

简单易学的机器学习算法——Metropolis-Hastings算法

在简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC中简单介绍了马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法的基本原理，介绍了Metropolis采样算法的基本过程，这一部分，主要介绍Metropolis-Hastings
google19890102·2016-07-03 17:00

简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC

对于一般的分布的采样，在很多的编程语言中都有实现，如最基本的满足均匀分布的随机数，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
google19890102·2016-06-29 18:00

MCMC（马尔科夫蒙特卡洛）——qjzcy的博客

MCMC（马尔科夫蒙特卡洛）导读：一、开开脑洞二、平稳细致条件三、Deepleaning中的一个应用：Dropout四、吉布斯抽样————————————————————————我特别喜欢这个算法，常常让我脑洞大开
qjzcy·2016-06-23 17:25

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法

转载自：http://f.dataguru.cn/article-9274-1.html1.Introduction第一次接触到MarkovChainMonteCarlo(MCMC)是在theano的deeplearningtutorial
MemRay·2016-05-30 09:40

贝叶斯推断--Gibbs Sampling

基于MCMC的抽样技术是一种可能的方法来求解和推断这些模型。    MCMC抽样的基本思想是，通过均值遍历来估计任意期望分布。也就是说，只要我们能够得到
u010533386·2016-05-19 03:00

Generative Modeling of Convolutional Neural Networks，生成式CNNs

生成式CNNs标签：CNN，GenerativeModeling，MachineLearning，MCMC工作思路Step1:找到切入点，了解生成式模型，及其与CNNs的关系对照论文原文与PPT内容，了解总体框架
Solomon1558·2016-05-03 23:00

Generative Modeling of Convolutional Neural Networks，生成式CNNs

生成式CNNs标签：CNN，GenerativeModeling，MachineLearning，MCMC工作思路Step1:找到切入点，了解生成式模型，及其与CNNs的关系对照论文原文与PPT内容，了解总体框架
Solomon1558·2016-05-03 23:00

深度学习基础（七）—— Gibbs 采样

Gibbs抽样是一种基于MCMC（MarkovChainMonteCarlo）策略的抽样方法，具体来说对于一个d维的随机向量X=(x1,x2,…,xd)，但是我们无法直接求出X的概率分布p(X)，但我们知道给定的
lanchunhui·2016-04-28 22:00

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（glm、lm模型）——将这些模型整合到一起（pool）——评价插补模型优劣（模型系数的t统计量）——输出完整数据集
sinat_26917383·2016-04-27 23:00

随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）

随机采样方法整理与讲解（MCMC、GibbsSampling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！
justdoithai·2016-04-19 21:00

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
Losteng·2016-04-08 18:00

推荐系统学习05-libFM

和可选择最小二乘alternatingleastsquares(ALS)optimization以及使用蒙特卡洛的贝叶斯推理BayesianinferenceusingMarkovChainMonteCarlo(MCMC
Lenskit·2016-04-06 12:09

推荐系统学习05-libFM

和可选择最小二乘alternatingleastsquares(ALS)optimization以及使用蒙特卡洛的贝叶斯推理BayesianinferenceusingMarkovChainMonteCarlo(MCMC
chenKFKevin·2016-04-06 12:00

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
yywan1314520·2016-03-30 15:00

蒙特卡洛算法

从今天开始要研究SamplingMethods，主要是MCMC算法。本文是开篇文章，先来了解蒙特卡洛算法。 
morixinguan·2016-03-18 22:00

马尔科夫蒙特卡洛算法(MCMC)

1.名词解释MCMC方法就是*构造合适的马尔科夫链进行抽样而使用蒙特卡洛方法进行积分计算,既然马尔科夫链可以收敛到平稳分布。
Distrlili·2016-03-13 15:43

马尔科夫蒙特卡洛算法(MCMC)

1.名词解释MCMC方法就是*构造合适的马尔科夫链进行抽样而使用蒙特卡洛方法进行积分计算,既然马尔科夫链可以收敛到平稳分布。
Half_open·2016-03-13 15:00
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