目录MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样MCMC(四)Gibbs采样 import math
import random
import matplotlib.pyplot as
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2023-11-06 13:58:33
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Gibbs 采样的最大作用在于使得对高维连续概率分布的抽样由复杂变得简单。
可能的应用：
计算高维连续概率分布函数的数学期望， Gibbs 采样得到 n 个值，再取均值；
比如用于 RBM；
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2017-04-03 22:44:00
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1. 什么是Gibbs采样Gibbs采样是MH算法的一种特例（α==1)，因此可以保证Gibbs抽取的样本，也构成一个非周期不可约稳定收敛的马氏链；Gibbs采样适用于样本是两维或以上的情况；通过积分去除掉相关但是不感兴趣的变量，称为“collapsed”的Gibbs采样；并且个人的一个感觉是，观测量所直接依赖的那些变量是不能被积分掉的，否则无法有效的进行抽样…gibbs采样需要知道样本中一个属性
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2017-01-22 21:37:17
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R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析tecdat.cn
贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理，但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。这篇文章将概述这些原则如何扩展到简单的线性回归。在此过程中，我将推导出感兴趣的参数的后验条件分布，呈现用于实现Gibbs采样器的R代码，并呈现所谓的网格点方法。贝叶斯模型假设我们观察到的数据
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2023-09-20 06:39:48
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MCMC: The Gibbs Sampler 多元高斯分布的边缘概率和条件概率 Marginal and conditional distributions of multivariate normal distribution
clear, clc
rng('default')
num_samples = 5000;
num_dims = 2;
mu = [0, 0];
rho(1) =
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2017-04-03 22:13:00
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坐标平面上的三点，A(x1,y1),B(x1,y2),C(x2,y1)，假设有概率分布 p(x,y)（P(X=x,Y=y) 联合概率），则根据联合概率与条件概率的关系，则有如下两个等式：
{p(x1,y1)p(y2|x1)=p(x1)p(y1|x1)p(y2|x1)p(x1,y2)p(y1|x1)=p(x1)p(y2|x1)p(y1|x1)
因此有：
p(x1,y1)⋅p
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2017-04-03 14:47:00
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坐标平面上的三点，A(x1,y1),B(x1,y2),C(x2,y1)，假设有概率分布 p(x,y)（P(X=x,Y=y) 联合概率），则根据联合概率与条件概率的关系，则有如下两个等式：
{p(x1,y1)p(y2|x1)=p(x1)p(y1|x1)p(y2|x1)p(x1,y2)p(y1|x1)=p(x1)p(y2|x1)p(y1|x1)
因此有：
p(x1,y1)⋅p
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2017-04-03 14:47:00
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吉布斯采样的通俗解释 Gibbs Sampling 就是以一定的概率分布，看发生什么事件。 例子 甲只能 E：吃饭、学习
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2023-11-06 14:00:54
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吉布斯采样（Gibbs Sampling） 常用于DBM
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2022-05-31 12:09:47
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一、Gibbs采样概述前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架，但是采样的效率依赖于指定的分布的选择，若是选择的不好，会使得接受率比较低，大量的采
原创
2023-06-14 19:34:00
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Algorithm：实现LDA的Gibbs Gauss采样(绘制多图subplot)目录输出结果实现代码输出结果实现代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN = 1000# 初始化y, 可以任选一个值y = 0xs = []ys = []for ...
原创
2021-06-15 20:57:02
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Algorithm：实现LDA的Gibbs Gauss采样(绘制多图subplot)目录输出结果实现代码输出结果实现代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN = 1000# 初始化y, 可以任选一个值y = 0xs = []ys = []for i in range(N): # 更新x_t x = np.r
原创
2022-04-22 15:28:32
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【算法原理】 Gibbs采样是一种用于估计多元分布的联合概率分布的方法。在MCNC（Markov Chain Monte Carlo）中，Gibbs采样是
原创
2023-11-16 11:54:30
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文章目录练习：用程序实现正态分布均值、方差的后验分布抽样。题目背景Gibbs抽样（详细公式推导）Gibbs采样R代码实现
μ
\mu
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2023-11-16 22:07:24
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本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景 随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉
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2022-12-22 03:30:48
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对于许多模型，例如逻辑模型，没有共轭先验分布。因此，吉布斯采样不适用。
原创
2021-05-12 14:06:01
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对于许多模型，例如逻辑模型，没有共轭先验分布。因此，吉布斯采样不适用。
原创
2021-05-19 23:36:14
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Gibbs抽样方法是 Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法的一种，也是应用最为广泛的一种。wikipedia称gibbs抽样为 In statistics and in statistical physics, Gibbs sampling or a Gibbs sampler is a&nbs
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2023-11-08 18:28:51
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