Markov Chain Monte Carlo Algorithm and Gibbs Sampling

最新推荐文章于 2025-08-05 22:18:18 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-05 22:18:18 发布 · 653 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法

本文介绍了马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法及其特例吉布斯采样的背景与原理。探讨了在未知联合概率分布情况下使用吉布斯采样的适用场景，并对比了直接采样的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

马尔科夫链蒙特卡罗算法和吉布斯采样（Markov Chain Monte Carlo Algorithm and Gibbs Sampling）

1.背景介绍及算法原理 参考：MCMC and Gibbs sampling

2.Gibbs Sampling 算法 参考：Gibbs Sampling

3.MCMC抽样应用举例 参考：examples

4.MCMC方法中的特例Gibbs，只是在不知道联合概率分布的情况下才试用，当联合概率分布已知的情况下，采用直接采样，方法参考：直接抽样

Markov Chain Monte Carlo 和 Gibbs Sampling算法
littlehaes的博客
03-22 1059
Welcome To My Blog 一.蒙特卡洛模拟 蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)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...
深度探索：机器学习中的Markov Chain Monte Carlo (MCMC)算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-18 3544
Markov Chain Monte Carlo算法凭借其对复杂概率分布的强大建模和采样能力，已成为现代机器学习和统计推断不可或缺的工具。尽管面临收敛速度、参数敏感性等问题，但随着研究的深入和技术的进步，诸如 Hamiltonian Monte Carlo、No-U-Turn Sampler、Adaptive MCMC等改进算法不断涌现，正在逐步克服这些局限性。未来，结合深度学习、自动微分、并行计算等先进技术，MCMC有望在更大规模、更高维度、更复杂结构的数据分析任务中发挥更加重要的作用。同时，其在因果推断
Markov Chain Monte Carlo
qq_21349409的博客
10-17 4042
转载至https://zhuanlan.zhihu.com/p/25610149 [数据分析] Markov Chain Monte Carlo Markov Chain Monte Carlo简称MCMC，是一个抽样方法，用于解决难以直接抽样的分布的随机抽样模拟问题。 在基础概率课我们有学过，已知一个概率分布函数F(X)，那么用电脑产生服从Uniform分布的随机数U，代入，那
【ML】Markov Chain Monte Carlo(MCMC)---Gibbs采样
0x00
09-23 382
Gibbs Sampling
Markov Chain - Monte Carlo method and Gibbs Sampling for Latent Dirichlet Allocation
weixin_35768135的博客
02-22 269
Markov Chain - Monte Carlo method and Gibbs Sampling for Latent Dirichlet AllocationIn Latent Dirichlet Allocation (LDA), we want to infer the topic allocation of documents, i.e., P(z|w)=P(w,z)∑zP(w,z)
PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，细致平稳条件，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampli...
10-02 350
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...
Markov Chain Monte Carlo方法总结
dreamflylin的专栏
04-11 8711
<br />来源：MCMC In practice第一章introducing Markov chain monte carlo<br />下午看bayesian computation with R 的第六章的时候一头雾水，搞不清楚bayesian, MCMC ，M-H，以及Gibbs sampling这些概念之间的关系是什么<br />后来看了这本书的第一章，总算搞清楚了，下面总结下这些概念之间的关系：<br />1. MCMC方法主要是为了解决有些baysian推断中参数期望E(f(v)|D)不能直接
martingale、markov chain、Monte Carlo、MCMC
Anne033的博客
10-04 6044
鞅（martingale） 在概率论中，鞅（martingale）是满足下述条件的随机过程：已知过去某一 时刻 s 以及之前所有时刻的观测值，若某一时刻 t 的观测值的条件期望等于过去某一时刻 s 的观测值，则称这一随机过程是鞅。而于博弈论中，鞅经常用来作为公平博弈的数学模型。 鞅的定义 鞅分上鞅、下鞅和鞅。鞅：E[Xt | Fs] = Xs （t>s）；上鞅：E[Xt | Fs] < Xs （t>s）；下鞅：E[Xt | Fs] > Xs （t>s）。通俗理解：Fs表示你在
PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling)
Nietzsche2015的专栏
02-03 3896
第十一章的主要内容是MCMC（Markov Chain Monte Carlo），包括：马尔科夫链平稳分布的定义及其充分条件：细致平稳条件的证明；Metropolis-Hastings及其接受率满足细致平稳条件的推导，接受率恒为1的Gibbs Sampling；最后是Slice Sampling、Hamiltonian MCMC。
【Advanced】Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Fitting in MATLAB
Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is a powerful sampling method used to generate samples from complex probability distributions. It is based on the theory of Markov chains, where each state depends only...
MATLAB Normal Distribution Markov Chain Monte Carlo Method: Exploring the Mysteries of Complex ...
# MATLAB Normal ... Normal Distribution and Markov Chain Monte Carlo Method ### 1.1 Characteristics and Applications of the Normal Distribution The normal distribution, also known as the Gaussi
逻辑斯蒂回归（二项和多项）
Handsome_Sheng的专栏
07-29 8803
逻辑斯蒂回归（二项和多项）1. 逻辑斯蒂分布定义 设X是连续随机变量，则X服从逻辑斯蒂分布，是指X具有下列分布函数和密度函数： F(x)=P(X<=x)=11+e−(x−μ)/γ F(x) = P(X<=x)=\dfrac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}} f(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−μ)/γ)2 f(x) =F^{'}(x) =\df
CNN学习（一）
Handsome_Sheng的专栏
07-13 1143
卷积：一组固定的权重和不同窗口内数据做内积参考七月在线CNN算法讲解（1）filter（滤波器：带固定权重的神经元，可以是多维 m*n*k 长×宽×厚）的个数，等于输出的depth。每个filter只关注一个特性/特征 （2）数据预处理：减去训练集的均值。test同样也是减去train的mean （3）stride决定filter的步长（决定有多少个滑动窗口） （4）zero—padding
随机产生值不重复的一维数组，并求①最小值，②次小值，③最大值及其索引
Handsome_Sheng的专栏
07-02 810
1.随机产生值不重复的一维数组，利用Random类，并采用flag标志 2.输出数组中最小值和次小值伪代码：Input Parameter s Output Parameter smallest,sec_smallestfind_two_smallest(s,smallest,sec_smallest){ if(s[1]>s[2]){ smallest=s[2] sec_smalles
BP神经网络公式推导
Handsome_Sheng的专栏
06-09 748
包括从输出层到隐层 以及 从隐层到输入层
输入任意正整数a,b,c，返回最大值
Handsome_Sheng的专栏
06-27 688
输入任意正整数a,b,c，返回最大值1.本文用到了java.util.Scanner包，利用Scanner in = new Scanner(System.in);实现界面输入数据 2.源代码如下：package chapter1; import java.util.Scanner; public class one { /** * @param args */
CNN学习（二）
Handsome_Sheng的专栏
07-14 433
CNN训练与实例（1）权重初始化 1. W=0，无法训练。因为W=0造成输入无差异 2. 高斯随机 W= 0.01*np.random.randn(D,H). 均值为0，方差为0.01 这样，对于很小的数，在隐层数较大时（>10）,经过激活函数后，函数输出均值几乎/方差为零，无法后向传播 3. W太大，激励过后，输出结果的均值/方差跳跃 4. np.random.randn(num_i
灰色优选模型及算法MATLAB代码
最新发布
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-05 430
灰色优选模型及算法MATLAB代码
深入解析Markov Chain Monte Carlo与Gibbs Sampling算法
马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，简称MCMC）是一种基于概率统计理论的数值计算方法，主要用于计算高维积分、求解复杂概率分布问题以及进行数据分析。而吉布斯抽样（Gibbs Sampling）是MCMC方法中的一...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值