'''' 假设目标分布是: 一维的正太分布, i.e., N(0, 1) 建议的转移矩阵Q(i,j)也是正太分布， j 服从 N(i, 2^2) pi(i)Q(i,j)*alpha(i,j) = pi(j)Q(i,j)*alpha(i,j) where alpha(i,j) = pi(j)Q(j,i ...
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2020-06-29 00:47:14
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Factorization Machines (FM) 首先这种算法是一种有监督的机器学习模型，既可以用在分类问题也可以用在回归问题当中，它是一种非线性的模型，相比逻辑回归具备了二阶交叉特征表达能力（不易拓展到三阶以上）。可以通过stochastic（随机） gradient descent (SG ...
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2020-06-22 22:48:15
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使用R语言进行Metroplis-in-Gibbs采样和MCMC运行分析 ...
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2020-04-19 14:28:08
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目录 蒙特卡洛方法概述 采样方法 小结 从名字我们可以看出，MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（Monte Carlo Simulation，简称MC）和马尔科夫链（Markov Chain ，也简称MC）。这个因为受限玻尔兹曼机（RBM）中需要应用，所以先学习下其原理。本文先讲解蒙特卡洛方法。 ...
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2020-04-19 00:37:47
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一、引入 M-H采样用来解决MCMC采样效率低的问题，主要是更改了MCMC中接受率的具体定义，但是这个方法不适用于高维。 二、细致平稳条件 从$\pi(i)Q_{ij}\alpha (ij)= \pi(j)Q_{ji}\alpha (ji)$出发（1）式 移项$\alpha (ij)=\alpha ...
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2020-03-26 00:58:14
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1、从随机变量分布中采样 研究人员提出的概率模型对于分析方法来说往往过于复杂。越来越多的研究人员依赖数学计算的方法处理复杂的概率模型，研究者通过使用计算的方法，摆脱一些分析技术所需要的不切实际的假设。（如，正态和独立） 大多数近似方法的关键是在于从分布中采样的能力，我们需要通过采样来预测特定的模型在 ...
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2020-02-26 18:51:23
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import random import math from scipy.stats import norm import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline def norm_dist_prob(theta): y = norm.pdf(thet ...
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2020-02-24 18:30:59
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[TOC] "Neal R. M. , MCMC Using Hamiltonian Dynamics[J]. arXiv: Computation, 2011: 139 188." @article{neal2011mcmc, title={MCMC Using Hamiltonian Dynam ...
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2020-01-05 15:40:49
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采样方法（二）MCMC相关算法介绍及代码实现 2017-12-30 15:32:14 Dark_Scope 阅读数 10509更多 分类专栏： 机器学习 采样方法（二）MCMC相关算法介绍及代码实现 2017-12-30 15:32:14 Dark_Scope 阅读数 10509更多 分类专栏： 机 ...
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2019-09-30 14:27:22
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R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 ...
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2019-07-30 00:55:53
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