dchisq gives the density,                          # 计算出分布下某值处的密度值 pchisq gives the distribution function, qchisq gives the quantile function, rchisq generates random deviates. 通过一个例子直接了解: 原分布:从Rayleigh distribution中抽样.这是什么分布? (一个不熟悉的分布) 当一个随机二维向量的两个…

(学习这部分内容大约需要1.5小时) 摘要 马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)是一种近似采样算法, 它通过定义稳态分布为 \(p\) 的马尔科夫链, 在目标分布 \(p\) 中进行采样. Metropolis-Hastings 是找到这样一条马尔科夫链的非常一般的方法: 选择一个提议分布(proposal distribution), 并通过随机接受或拒绝该提议来纠正偏差. 虽然其数学公式是非常一般化的, 但选择好的提议分布却是一门艺术. 预备知识…

马尔科夫链的蒙特卡洛采样的核心思想是构造一个Markov chain,使得从任意一个状态采样开始,按该Markov chain转移,经过一段时间的采样,逼近平稳分布stationary distribution/equilibrium distribution(目标分布),最后选用逼近后的样本作为最终的采样.那么为什么要用MCMC呢,在什么情况下使用呢,这里给出一些个人的学习心 得. 1. 什么情况下用? 很多书籍或论文给出的情况是,目标分布难以被直接估计的情况下使用,那么具 体是什么情况呢?举…

Metropolis Hasting Algorithm: MH算法也是一种基于模拟的MCMC技术,一个非常重要的应用是从给定的概率分布中抽样.主要原理是构造了一个精妙的Markov链,使得该链的稳态 是你给定的概率密度.它的优点,不用多说,自然是能够对付数学形式复杂的概率密度.有人说,单维的MH算法配上Gibbs Sampler差点儿是“无敌”了. 今天试验的过程中发现,MH算法想用好也还不简单,里面的转移參数设定就不是非常好弄.即使用最简单的高斯漂移项,方差的确定也是个头疼的问题,须要不同问…

吻合度蛮高,但不光滑. > L= > K=/ > x=runif(L) > *x*(-x)^/K)) > hist(x[ind],probability=T, + xlab="x",ylab="Density",main="") /* 应用了平滑数据的核函数 */ > d=density(x[,to=) // 只对标记为true的x做统计 --> 核密度估计 > lines(d,col=) // (…

Ref: http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7768833 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,已经近似程度. 本文要谈的随机模拟就是这么一类近似求解的方法. 它的诞生虽然最早可以追溯到18xx年法国数学家蒲松的投针问题(用模拟的方法来求解\pi的问题),但是真正的大规模应用还是被用来解决二战时候美国生产原子弹所碰到的各种难以解…

In statistics and in statistical physics, Gibbs sampling or a Gibbs sampler is aMarkov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm for obtaining a sequence of observations which are approximated from a specifiedmultivariate probability distribution (i.e. from…

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

[https://zhuanlan.zhihu.com/p/30226687] LDA模型的前世今生 在文本挖掘中,有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息,而不依赖任何提前标注的信息.LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型在过去十年里开启了一个主题模型领域. LDA 的论文作者是戴维·布雷(David Blei).吴恩达和迈克尔·乔丹(Michael Jordan).这三位都是今天机器学习界炙手可热的人物.论文最早发表在 2002 年的神经信息处理系统…