马尔科夫蒙特卡洛方法 （MCMC）+ Gibbs采样 原理干货

最新推荐文章于 2025-06-04 18:30:21 发布
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本文深入浅出地介绍了MCMC及Gibbs采样的核心概念与应用技巧，帮助读者理解这两种重要的人工智能算法，并提供了一个易于理解的例子来辅助学习。

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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：

http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/

随机采样：蒙特卡洛采样
逍遥游的博客
03-20 1588
在数据科学和机器学习的广阔领域中，蒙特卡洛采样是一种广泛应用的随机化算法。它的名字来源于著名的赌城蒙特卡洛，寓意着通过大量的随机抽样来估计复杂问题的解。本文将带你深入了解蒙特卡洛采样的原理、应用及其优势。
马尔科夫蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo ，MCMC)算法原理及实现
qq_33009429的博客
02-07 1159
使用scipy.stats.norm创建一个标准正态分布对象，均值为0，标准差为1。
马尔科夫链蒙特卡洛算法（MCMC）中的Gibbs采样
sulliy的专栏
10-16 9897
【统计方法】蒙特卡洛
最新发布
weixin_48846514的博客
06-04 1706
蒙特卡洛
马尔科夫链与蒙特卡洛方法采样算法
aori3524的博客
06-05 298
马尔科夫链 http://wenku.baidu.com/link?url=26MSlOhtBMPQJz3ta2p3bM6IMdLsvvHQ2mzw8AI2GcSdZAI7Ukdf1rl4KR6VUojnuutXwU5EqHNv-V0acHQn1PlkoyYT0j7DrVRWskg_Kr7&pn=50 蒙特卡洛采样算法 http://cos.name/2013/01/lda...
大白话论《马尔科夫链蒙特卡洛采样》MCMC原理
青春正年少我要大声笑lamusique
03-27 3766
1、 技术优势 与传统均匀采样不同，马尔科夫链蒙特卡洛采样通过调整建议采样分布函数，逼近于目标函数。从建议分布中采样，就相当于对目标函数的采样。 针对特殊的采样目标函数，不断采样、训练建议采样分布，始终具有很好采样效果 自探索、自发现的动态调整采样点，利用前期采样点的信息，采样过程具备收敛性 采样效率高，克服“接受-拒绝”采样方法对于特殊目标函数、采样点不易被接受、因而采样次数增大的缺点。 上面是理想的“接受-拒绝”采样适用方法，选择某一建议分布，划分拒绝与接受。但一旦遇到以下这种情况，.
蒙特卡洛原理
热门推荐
qq_34911636的博客
12-26 1万+
蒙特卡洛方法的基本原理是，事件的概率可以用大量试验中发生的频率来估计，当样本容量足够大可以认为该事件的发生频率即为其概率．因此，可以先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样，然后把这些抽样值一组一组地代入功能函数式，确定结构是否失效，最后从中求得结构的失效概率，蒙特卡洛法正是基于此思路进行分析的。蒙特卡洛方法在金融工程学、宏观经济学、计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。 蒙特卡洛的基本做法是通过大量重复试验，通过统计频率，来估计概率，从而得到问题的求解。举个例子，如下图“蒙特卡洛法估计不规则图形面积”
Gibbs.zip_MCMC_Gibbs_gibbs高斯_蒙特卡洛 分布_蒙特卡洛算法_高斯马尔科夫
07-14
在IT领域，特别是统计计算和机器学习中，Gibbs采样是一种重要的马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法，它被广泛用于处理复杂的多变量概率模型，尤其是那些无法直接进行解析求解的概率分布。...
蒙特卡洛在贝叶斯matlab,R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样...
weixin_36266554的博客
03-20 1010
原标题：R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样原文链接：http://tecdat.cn/?p=17884马尔科夫链蒙特卡洛方法在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来(最终)确定后验分布。MCMC的关...
马尔科夫链蒙特卡洛方法处理计数型相关数据
11-01
《马尔科夫链蒙特卡洛方法处理计数型相关数据》一书详细探讨了如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法来处理和分析具有相关性的计数型数据。这类数据广泛存在于社会科学研究、经济学、...
漫谈MCMC与Gibbs采样（二）—— 拒绝采样
tianshi_wang的博客
07-01 1万+
从一个分布的样本生成另一个分布的样本
Image Analysis, Random Fields and Markov Chain Monte Carlo Methods.pdf
07-03
图像分析、随机场和马尔科夫链蒙特卡罗方法 第二版 英文版 image analysis， random fields and markov chain Monte carlo methods
蒙特卡洛采样【拒绝采样、重要性采样】
v20000727的博客
01-05 7470
蒙特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）是一种近似推断的方法，通过采样大量粒子的方法来求解期望、均值、面积、积分等问题。蒙特卡洛对某一种分布的采样方法有直接采样、接受拒绝采样与重要性采样三种。
蒙特卡洛方法
哦豁灬
08-20 3551
蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），是一种思想或者方法的统称，而不是严格意义上的算法。蒙特卡洛方法的起源是1777年由法国数学家布丰（Comte de Buffon）提出的用投针实验方法求圆周率，在20世纪40年代中期，由于计算机的发明结合概率统计理论的指导，从而正式总结为一种数值计算方法，其主要是用随机数来估算计算问题。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。
马尔可夫链蒙特卡洛采样(MCMC)
qq_40128284的博客
06-24 4124
首先我们要明确的是马尔可夫链蒙特卡洛采样以下简称MCMC，它首先是个采样方法。 1.采样的目的 采样作为任务，用于生成新的样本 求和/求积分 比如我们知道样本z的后验分布p(z|x),我们经常会有一个需求，得到目标函数f(x)在概率分布上的期望，通常这个期望是很难计算的，我们可以根据p(z|x)采用N个样本，分别为,当N足够大我们便可以得到该期望值。如下式： 也就是说，从概率分布中取点，从而近似计算这个积分。 采样结束后，我们需要评价采样出来的样本点是不是好的样本集： 样本趋向于高概率的区.
MCMC-1|机器学习推导系列（十五）
weixin_42431920的博客
09-26 455
一、蒙特卡洛方法 Monte Carlo Method也就是基于采样的随机近似方法。该方法旨在求得复杂概率分布下的期望值：Ez∣x[f(z)]=∫p(z∣x)f(z)dz≈1N∑i=1Nf(zi)E_{z|x}[f(z)]=\int p(z|x)f(z)\mathrm{d}z\approx \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}f(z_{i})Ez∣x​[f(z)]=∫p(z∣x)f(z)dz≈N1​∑i=1N​f(zi​)，其中ziz_{i}zi​是从概率分布p(z∣x)p(z|x)p(z∣
第01讲 构建空间：从向量和基底出发
GitChat
09-03 520
机器学习系列手记（八）：采样之马尔可夫蒙特卡洛采样法（MCMC）
yly_3026925713的博客
04-27 2450
采样 马尔可夫蒙特卡洛采样法（MCMC）       MCMC包括两个MC，即蒙特卡洛和马尔可夫链。蒙特卡洛是指基于采样的数值型近似求解方法，而马尔可夫链则用于进行采样。MCMC采样的基本思想是：针对待采样的目标分布，构造一个马尔可夫链，使得该马尔可夫链的平稳分布就是目标分布；然后，从任意一个初始状态出发，沿着马尔可夫链进行状态转移，最终...
记录篇：【百面机器学习】第七章.采样---马尔可夫蒙特卡洛采样法
weixin_48592695的博客
12-26 465
在高维空间中，拒绝采样和重要性重采样经常难以寻找合适的参考分布，采样效率低下（样本的接受概率小或重要性权重低），此时可以考虑马尔可夫蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）采样法。MCMC采样法是机器学习中非常重要的一类采样算法，起源于物理学领域，到20世纪80年代后期才在统计学领域产生重要影响。它可以用于很多比较复杂的分布的采样， 并且在高维空间中也能使用。 简述MCMC采样法的主要思想 从名字看，MCMC采样法主要包括两个MC，即蒙特卡洛法（Monte Carl
马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法
08-10
马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法是一种用于从复杂的概率分布中采样的统计方法。它基于马尔科夫链的性质，通过迭代地生成样本，使得这些样本最终能够收敛到所要采样的概率分布。 MCMC方法的核心思想是构建一个马尔科夫...
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