Metropolis Hastings MCMC when the proposal and target have differing support

最新推荐文章于 2025-04-03 19:50:00 发布
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#Metropolis Hastings #MCMC #bounded target

本文探讨了在Metropolis-Hastings MCMC算法中，当提议分布与目标分布支持不同时的处理策略，列举了MCMC算法中常见的错误实例，并强调了在计算标准化常数时应注意的问题。此外，还提供了MCMC诊断的实际操作指南。
MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样
白马负金羁
01-06 3万+
Metropolis–Hastings算法是一种具体的MCMC方法，而吉布斯采样（Gibbs Sampling）是Metropolis–Hastings算法的一种特殊形式。二者在机器学习中具有重要作用，Bishop在他的机器学习经典之作PRML中也专门用了一章的篇幅来介绍随机采样方法。本文将结合R语言实例来探讨这两种算法的相关话题
Metropolis-Hastings:该文件夹包含几个与 Metropolis-Hastings 算法相关的程序-matlab开发
06-01
Metropolis-Hastings 算法是一种在概率分布中进行随机游走的马尔可夫链 Monte Carlo（MCMC）方法，用于从复杂的多维概率分布中抽取样本。在统计学、机器学习和计算物理等领域，这种算法被广泛应用，尤其在无法直接...
[特殊字符] 数学计算技巧 - 归一化常数
tang7mj的博客
04-03 706
归一化常数的本质是：对结构的主动规整，使推导过程从一开始就走在对称轨道上，避免因为多余的常数使得每次计算不得不检查有没有漏了某个常数使得计算趋于复杂的同时导致计算出错概论大大提升。如果你是认真学习机器学习、数理统计、数学建模的研究者，请不要忽略这些看似无关紧要的系数，它们隐藏着一个系统是否“稳定”“可推导”“易泛化”的根基。而如果你问我，为什么要加一个 12\frac{1}{2}？为了让推导闭环，让结构对称，让结果优雅。
Markov Chain Monte Carlo
qq_21349409的博客
10-17 4103
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
R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样
大数据部落
06-13 9929
原文：http://tecdat.cn/?p=3772 创建测试数据 作为第一步，我们创建一些测试数据，用于拟合我们的模型。让我们假设预测变量和响应变量之间存在线性关系，因此我们采用线性模型并添加一些噪声。 我将x值平衡在零附近以“去相关”斜率和截距。结果应该看起来像右边的 trueA <- 5 trueB <- 0 trueSd <- 10 samp...
Metropolis-Hastings 算法
彬彬侠的博客
12-20 1135
本节叙述 Metropolis-Hastings 算法。该算法是马尔可夫链蒙特卡罗法的代表算法。介绍了基本原理、算法的流程、单分量 Metropolis-Hastings 算法。
Metropolis-Hastings MCMC algorithms
四纪启悟 · 数据科学
04-15 1378
Background Over the next few months I’m intending to have a series of posts on recent developments in MCMC and algorithms of Metropolis-Hastingstype. These posts will assume a basic familiarity
【Metropolis-Hastings 算法】基本原理 1.马尔可夫链 理解
彬彬侠的博客
12-20 1447
Metropolis-Hastings (MH) 算法是一种基于马尔可夫链的蒙特卡罗方法，用于从复杂的目标分布p(x)中采样。算法通过建议分布q(x,x′)生成候选状态，并根据接受概率α(x,x′)=min{1, p(x′)q(x′,x)/p(x)q(x,x′)}决定是否接受候选状态，构造出平稳分布为p(x)的马尔可夫链。MH 算法满足细致平衡条件，能够有效处理直接采样困难的高维复杂分布问题。
Metropolis-Hastings算法Python代码实现
彬彬侠的博客
12-23 1093
这段代码使用Python实现了一个 Metropolis-Hastings (M-H) 采样 的过程，并将采样结果与目标分布进行了可视化对比。
【机器学习系列】MCMC第四讲：Metropolis Hastings采样算法
【AI机器学习与知识图谱】的博客
04-13 1169
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1. 机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2. 文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复：MCMC第四讲，可添加微信号【17865190919】进学习交流群，加好友时备注来自优快云。原创不易，转载请告知并注明..
MPI Metropolis-Hastings MCMC图像去噪技术探究
Metropolis-Hastings算法是MCMC方法中的一种，它通过构建一个易于采样的提议分布（proposal distribution）来生成候选样本，并利用接受-拒绝机制来确保最终采样得到的样本是服从目标分布的。该算法的关键在于设计一...
Bayes统计学与MCMC方法——Metropolis-Hastings（M-H）算法的Matlab程序实现.pdf
06-27
Metropolis-Hastings（M-H）算法是MCMC方法的一种，用于从复杂的概率分布中进行抽样。M-H算法的核心思想是构造一个合适的转移核，使得算法的长期行为接近目标分布。算法包括选择一个提议分布（或称为候选分布），...
Window运行Lua文件[项目源码]
11-24
本文介绍了在Windows环境下如何运行Lua文件的方法。通过使用cmd命令，用户可以轻松执行Lua脚本。文章还提供了相关的注释说明，帮助读者更好地理解和操作。对于需要在Windows系统中运行Lua文件的开发者来说，这是一个简单而实用的指南。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-24
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点探讨其系统建模与控制策略，结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型，特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性，使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计（如PID、MPC、非线性控制等）、仿真验证及动态响应分析，旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时，文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师，尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标：①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建；②研究先进控制算法（如模型预测控制、非线性控制）在无人机系统中的应用；③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发，推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型，逐步实现建模与控制算法，重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节，同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
SQL Server 2019安装指南[代码]
11-24
本文详细介绍了SQL Server 2019的下载及安装步骤，包括如何选择版本、设置安装选项、配置实例和混合模式密码等关键操作。同时，文章还提供了SQL Server Management Studio (SSMS)的安装教程，指导用户如何下载、安装并连接到SQL Server数据库。内容涵盖了从初始下载到最终使用的完整流程，适合需要安装SQL Server 2019的用户参考。
面部图像疲劳检测的平衡数据集-Fatigue Dataset
11-24
疲劳数据集 用于面部图像疲劳检测的平衡数据集 疲劳检测在交通、医疗和工业监控等安全关键环境中发挥着至关重要的作用。通过面部分析识别疲劳或嗜睡的迹象已成为广泛研究的计算机视觉问题，尤其是在深度学习工具和预训练模型日益普及的情况下。 该数据集旨在帮助研究人员和从业者开发、测试和基于真实面部图像的疲劳检测系统。 该数据集包含2200张面部图像，均匀分布在两类： 疲劳 非疲劳 所有图片均来自开源互联网仓库。 每张图片都经过人工检查并整理到相应的类别文件夹中。 该数据集旨在： 疲劳检测支持研究 促进面部状态识别深度学习模型的发展 支持迁移学习和CNN架构的疲劳分类实验
Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果
11-24
Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果
Reflexion框架解析[项目源码]
11-24
Reflexion是一种新型强化学习框架，旨在通过反思和记忆机制提升大型语言模型（LLM）Agent的决策能力。该框架由Actor、Evaluator和Self-Reflection三个模型组成，通过将任务反馈转化为文本形式的反思并存储在记忆缓冲区中，优化后续决策。与传统强化学习方法相比，Reflexion无需微调LLM，支持更细致的反馈信号，并提高了可解释性。实验表明，Reflexion在HumanEval编程基准测试中准确率达91%，优于GPT-4的80%。论文还提供了代码和数据集，便于进一步研究。
全面Lua脚本语言学习指南[项目源码]
最新发布
11-25
本文详细介绍了Lua脚本语言的核心特性、基础语法、模块化编程、错误处理以及与其他编程语言的交互方式。Lua作为一种高效的轻量级脚本语言，以其简单、动态类型和自动垃圾回收等特点，广泛应用于游戏开发、网络编程等领域。文章涵盖了Lua的基础语法结构、数据类型、运算符、控制结构和函数定义，以及表与元表的高级特性。此外，还探讨了Lua模块与包的加载机制、错误处理与调试技巧，以及在HTML和游戏开发中的具体应用。通过本指南，学习者可以全面掌握Lua语言，解决编程中的各种挑战。
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