随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）

最新推荐文章于 2022-08-26 19:15:34 发布
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Gibbs采样原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
08-09 1099
Gibbs采样原理与代码实战案例讲解 1.背景介绍 在机器学习和统计建模领域中,常常需要从复杂的高维概率分布中抽取样本。然而,由于这些分布的复杂性,通常很难直接从联合分布中采样。这就是Gibbs采样(Gibbs Sampling)发挥作用的时候。 Gibbs采样是一种常用的
机器学习中的MC、MCMC、Gibbs采样
scott198512的博客
05-15 5513
介绍MC、MCMC及吉布斯采样方法原理
随机模拟的基本思想和常用采样方法（sampling）
热门推荐
Xianling Mao的专栏
07-23 13万+
通常，我们会遇到很多问题无法用分析的方法来求得精确解，例如由于式子特别，真的解不出来； 一般遇到这种情况，人们经常会采用一些方法去得到近似解（越逼近精确解越好，当然如果一个近似算法与精确解的接近程度能够通过一个式子来衡量或者有上下界，那么这种近似算法比较好，因为人们可以知道接近程度，换个说法，一般一个近似算法被提出后，人们通常都会去考察或寻求刻划近似程度的式子）。 本文要谈的随机模拟就是一类近
MCMC采样
及烏
07-28 2565
在介绍《Fast and Provably Good Seedings for K-means》时，作者使用MCMC采样来近似D2−samplingD^2-sampling 的过程，下面我们来介绍一下MCMC算法。
MCMC sampling introduction
weixin_43604091的博客
08-26 254
MCMC是贝叶斯常用的抽样算法之一，主要包括MH算法和Gibbs抽样等。MCMC是基于趋于平稳分布的Markov链，本文主要介绍了Markov链的基本性质和平稳分布。
其他算法-两大随机采样方法简介
白景屹的博客
03-19 787
对于随机采样算法，在采样不全时，通常不能保证找到最优解，只能尽量找。根据搜索的方式，可以把随机算法分成两类： 蒙特卡罗方法（Monte Carlo Simulation）：采样越多，越近似最优解； 拉斯维加斯方法（Las Vegas）：采样越多，越有机会找到最优解； 注意蒙特卡罗方法，是一类随机方法的统称，拉斯维加斯方法也一样； 举个例子，假如筐里有100个苹果，目标是找最大的苹果，每次只允许闭眼拿1个。于是首先随机拿1个，再随机拿1个跟它比，留下大的，再随机拿1个，依次进行；每拿一次苹果，留下的苹果都
什么是吉布斯采样（Gibbs Sampling）
weixin_38502514的博客
01-19 1万+
目录吉布斯采样的前世今生马尔可夫链MCMC采样M-H采样吉布斯采样（Gibbs）吉布斯采样原理二维情况高维情况吉布斯采样过程参考资料 吉布斯采样的前世今生 简单的分布我们可以直接采样，比如正太分布，均匀分布。 不太好采样的分布，我们可以利用容易采样的分布，然后使用接受拒绝策略进行采样 ，祥见蒙特卡洛方法。 吉布斯采样是为了解决上述方法无法解决的情况： 不知道分布p(x,y)p(x,y)p(x,y)，只知道其条件分布p(x∣y),p(y∣x)p(x|y),p(y|x)p(x∣y),p(y∣x)，无法利用上
MCMC方法介绍
08-01
熟练掌握MCMC
Gibss采样通俗解释
11-26
Gibss采样通俗解释
常用采样策略总结
YJ语
05-01 2107
常用采样策略1随机降采样2 Tomek Links采样3 基于聚类中心的采样4 时间序列采样5 分组采样6 分层采样7 简单过采样8 SMOTE过采样9 参考文献 1随机降采样 操作： 直接随机sample，亦或是直接截取topN%的数据。 注意： 模型训练预测时，先做特征再采样再集成。 适用场景： 数据量是巨大时进行使用（几十亿） 2 Tomek Links采样 操作： python的imblearn中有TomekLinks采样。 注意： 无 适用场景： 模型训练：该方法一般个人很少在数据分析时使用，往往
【记录读论文时遇到的一些算法1】——MCMC sampling & Gibbs sampling
yuanmiyu6522的博客
04-24 1129
MCMC sampling & Gibbs sampling1. 什么是采样2. 为什么要采样3. 采样的作用4. 常用的采样方法5. 基本采样方法5.1 马尔科夫链蒙特卡洛采样（Markov Chain Monte Carlo）5.2 吉布斯采样（Gibbs Sampling）参考文章 1. 什么是采样 我们知道了一个变量的分布，要生成一批服从这个分布的样本，这个过程就叫采样。 听起来好像很简单，对一些简单的分布函数确实如此，比如，均匀分布、正太分布，但只要分布函数稍微复杂一点，采样这个事情就没那
马尔可夫链蒙特卡洛采样(MCMC)
qq_40128284的博客
06-24 4085
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.
RNN Sample的采样策略
江南蜡笔小新
08-19 930
笔记之用，原文链接：https://www.ioiogoo.cn/2018/03/15/，感谢原博分享 RNN生成模型的采样策略 RNN卷积神经网络可以用来做生成模型，目前已经有很多很成熟的应用，比如几个词生成一首古诗、一幅图片自动生成音乐等等。但是之前一直困扰我的一个问题是，在CNN中，将一个已经训练好的模型来预测一幅图片（假设是个分类问题），那么只要给定一张图片，它的分类肯定不会变化。而RNN在每次给定了输入后，怎么生成了不一样的输出结果呢？ 在网上查了一些资料发现RNN在生成结果的时候会做一个sa.
吉布斯采样的简单描述
weixin_30372371的博客
08-23 391
几个可以学习gibbs sampling的方法1，读Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning，讲的很清楚，但是我记得好像没有例子。2，读artificial Intelligence，2、3版，都有。但是我没读过。3，最方便的，查wiki，这个说的最清楚。这里通俗点的解释一下。首先，什么是sampling。sampling就是以一定的概率分布，...
Gibbs sampling 详解
xyqzki的专栏
12-21 1234
http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/
算法学习系列（MCMC）：MCMC采样
薛定谔的猫-前端领域
01-22 1433
如果假定我们可以得到我们需要采样样本的平稳分布所对应的马尔科夫链状态转移矩阵，那么我们就可以用马尔科夫链采样得到我们需要的样本集，进而进行蒙特卡罗模拟。但是一个重要的问题是，随意给定一个平稳分布π,如何得到它所对应的马尔科夫链状态转移矩阵P呢？这是个大问题。我们绕了一圈似乎还是没有解决任意概率分布采样样本集的问题。 概率图模型中最常用的采样技术就是马尔可夫链蒙特卡洛方法（MCMC）。 ...
Markov-Gibbs建模：采样与去噪技术的融合
Markov-Gibbs建模是一种结合了马尔可夫随机场（Markov Random Field，简称MRF）和吉布斯采样（Gibbs Sampling）的建模方法，它在图像处理、信号处理、机器学习以及统计物理等领域有着广泛的应用。为了深入理解这一...
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