MH 算法-维基百科

最新推荐文章于 2024-04-19 20:53:05 发布
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本文介绍了Metropolis-Hastings算法的基本原理及其在统计学和机器学习中的应用。通过理解该算法的工作流程，读者可以更好地掌握如何使用它来解决实际问题。

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数据结构与算法里B树的缓存优化策略
AI 算法实战派
05-28 899
在数据库索引（如MySQL的InnoDB）、文件系统（如NTFS）、搜索引擎等领域，B树是核心数据结构。但你知道吗？B树的性能瓶颈90%以上来自磁盘I/O——每次从磁盘读取一个B树节点需要几毫秒，而内存访问只需纳秒级。本文将聚焦"如何通过缓存优化，让B树尽可能少访问磁盘"，覆盖B树缓存设计的核心原理、经典策略与实战技巧。本文将按"概念-原理-实战-应用"的逻辑展开：首先用"图书馆查书"类比理解B树与缓存的关系；接着拆解B树节点结构如何影响缓存效率；然后通过Python代码模拟缓存优化过程；
A Survey of Optimization Methods from a Machine Learning Perspective
Miracle0614的博客
11-28 1531
A Survey of Optimization Methods from a Machine Learning Perspective 机器学习视角优化方法的综述 机器学习小白，读了一篇近年关于优化方法的综述，记录的同时也给大家分享一下 原文地址：https://arxiv.org/abs/1906.06821 Abstract摘要 机器学习发展迅速，在理论上取得了许多突破，并广泛应用于各个领域...
统计计算-MH算法(R语言)
08-01
MH算法在参数空间随机取值，作为起始点。按照参数的概率分布生成随机的参数，按照这一系列参数的组合，计算当前点的概率密度。依据当前点和起始点概率密度比值是否大于(0,1)之间的随机数来判断是否保留当前点。若当前点的概率密度大于该随机数，就称这种状态为接受状态，此时，在满足参数概率分布的前提下，继续随机抽取参数的组合，作为下一点，计算下一点的概率密度，并计算下一点概率密度和概率密度的比值，并继续循环。若当前点不能被接受，则继续在满足参数概率分布的前提下，继续生成随机数，作为新的参数组合，直到参数组合能够被接受为止。 文档内有例子和代码以及运行结果
机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法(三)MH采样算法
静静的学习就好
09-27 3920
上一节介绍了马尔可夫链(Markov Chain)以及平稳分布。本节将马尔可夫链与蒙特卡洛方法相结合，介绍MH采样算法。
MH背包密码算法算法原理与实现
12-06
MH背包密码算法算法原理与C语言实现 运行环境：WINDOWS下VC6.0及以上编程工具 运行方式：（1）WINDOWS下VC6.0及以上编程工具编译链接运行 （2）工程文件夹下Debug下的*.exe
mh采样算法推导_科学网—MCMC中的Metropolis Hastings抽样法 - 张金龙的博文
weixin_28730403的博客
01-27 2948
Metropolis Hastings抽样法示例jinlongzhang01@gmail.comMetropolis Hasting(下面简称MH)是蒙特卡罗马尔科夫链中一种重要的抽样方法。本文简要介绍MH算法，并给出一个实例。MH算法在参数空间随机取值，作为起始点。按照参数的概率分布生成随机的参数，按照这一系列参数的组合，计算当前点的概率密度。依据当前点和起始点概率密度比值是否大于(0,1)之间...
python使用M-H算法
qq_45996046的博客
06-09 1010
python使用M-H算法 题目： 利用M-H算法从标准柯西分布C(0,1)中生成随机数，丢弃链的前1000个值，比较生成链观测值的是十分位数和柯西分布C(0,1)理论上的十分位数（使用R中函数qcauchy或qt(df=1)直接产生的随机数）的拟合情况，并画出QQ图和链的直方图。柯西分布C(θ，λ)的概率密度函数为： 当上式中θ=0，λ=1是称为标准柯西分布。记为C(0,1),此时它也是自由度为1的t分布，本题中提议分布取N（X，σ^2）。 代码： 在这里插入代码片 import numpy
【RAG 论文】面向知识库检索进行大模型增强的框架 —— KnowledGPT
最新发布
VLyb
04-19 2494
KnowledGPT：面向知识图谱检索进行大模型增强的框架工作
RSA算法原理
weixin_43173714的博客
07-14 267
RSA算法原理 一、一点历史 1976年以前，所有的加密方法都是同一种模式： （1）甲方选择某一种加密规则，对信息进行加密； （2）乙方使用同一种规则，对信息进行解密。 由于加密和解密使用同样规则（简称"密钥"），这被称为"对称加密算法"（Symmetric-key algorithm）。 这种加密模式有一个最大弱点：甲方必须把加密规则告诉乙方，否则无法解密。保存和传递密钥，就成了最头疼的问题。 1976年，两位美国计算机学家Whitfield Diffie 和 Martin Hellman，提出了一
RSA加密算法
JXES智能生态系统
07-21 3698
一、对称加密算法 在RSA算法出现之前，人们一直用的是对称加密算法，什么是对称加密算法： 加解密双方使用同一套密钥，即甲用密钥加密，乙还得用与甲同样的密钥来减密，这就存在极大的安全隐患。 常用的对称加减密算法有：DES, 3DES,AES,SM1（国密中的对称算法，密钥长度是128位）等。 二、非对称加密算法 针对对称算法的不足，后来有三位大牛想出了一套非对称算法，也就是现在我们常说的R...
使用matlab完成MH算法示例
09-20
使用matlab完成MH算法示例，主要包括： MH_independence_MixNorm.m；MH_Rayleigh.m；RandomWalkMe_t.m；RayleighSampler.m
Metropolis Hastings：简单但强大的 MH 算法实现-matlab开发
05-30
这是 Metropolis Hastings 算法的一个非常简单但功能强大的实现。 该函数的工作方式有点像 Matlab 的“fmincon”，但从参数的后验分布中生成样本。 该算法假设如下： - 高斯加性噪声（方差被积分出来） - 所有参数的统一先验（这可以在代码中轻松更改）
M-H算法仿真
05-18
利用MCMC的M-H算法对指数分布进行仿真，是学习计算统计学M-H算法的经典例子，根据M准则，马尔科夫链细致平衡条件收敛至正确参数。
MCMC笔记Metropilis-Hastings算法（MH算法）
qq_40206371的博客
10-18 4172
1 前言 我们在MCMC笔记：齐次马尔可夫链_UQI-LIUWJ的博客-优快云博客中介绍了平稳条件，当马尔可夫链达到平稳状态时（也就是各个状态之间的转移概率已经和时间无关了），那我们可以通过此时的马尔可夫链转移概率采集样本。 比如我一开始时样本x0，那么我就根据x0到其他状态的转移概率采样，然后根据后续样 那么现在的问题在于，什么时候达到平稳条件呢？或者说，我们怎么去找转移概率呢？ 在MCMC笔记：齐次马尔可夫链_UQI-LI...
MCMC（MH算法）
咔咔响
01-04 8389
1.通过构造马尔可夫链进行蒙特卡洛采样，使得其收敛到平稳分布2.MCMC的具体采样方法有MH算法和Gibbs采样3.Gibbs采样是MH算法的特殊情形，用于解决高维空间采样问题4.MCM...
mh采样算法推导_机器学习 —— 概率图模型（推理：采样算法）
weixin_42523529的博客
12-23 1432
基于采样的推理算法利用的思想是 概率 = 大样本下频率。故在获得图模型以及CPD的基础上，通过设计采样算法模拟事件发生过程，即可获得一系列事件(联合概率质量函数)的频率，从而达到inference的目的。1、采样的做法使用采样算法对概率图模型进行随机变量推理的前提是已经获得CPD。举个简单的例子，如果x = x1,x2,x3,x4的概率分别是a1,a2,a3,a4.则把一条线段分成a1,a2,a...
mh采样算法推导_贝叶斯推断：Metropolis-Hastings 采样
weixin_36254537的博客
12-23 1495
前面一篇文章贝叶斯统计：初学指南介绍了最简单的 Metropolis 采样方法，本文将介绍另一种采样 Metropolis-Hastings ，并且会对前文介绍的例子给出证明，为什么 Metropolis 采样work。回顾我们简单的回顾下前文的内容，我们首先介绍了为什么需要有mcmc，假设有一个贝叶斯公式：我们为了求得后验分布，需要去计算P(D)但是由于好多分布其参数空间非常大，很难计算P(D)...
MCMC抽样：MH算法python实现
weixin_55252589的博客
01-03 1290
当你取得平衡之后，各个状态之间的相互的转移行为是处于一种平衡态上的，即转移出去的量和转移进来的量是相等的。也可以看成是在做某种平衡的物质交换。，然后运行这条马氏链直到达到稳态，从这一时刻之后起，生成的每一个随机数都可以当做我们的采样样本。如果这两个要素都确定了，这个链的转移行为就被完全确定下来了。其实只要基于细致平衡方程，我们不难从物质交换的角度理解。如果这件事情能够做到，而我们的目标是想要获得服从分布。不难看成是先单位化，再确定一个放缩量，使之达到和。但是我学的时候一直存在一个疑问，就是。
复现经典：《统计学习方法》第19章 马尔可夫链蒙特卡罗法
fengdu78的博客
06-09 1609
第19章 马尔可夫链蒙特卡罗法本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广备注：代码都可以在github中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，可以在这个专...
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