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
原创
2017-01-22 21:37:17
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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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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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【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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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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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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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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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
335阅读
伪代码： 并行化：
原创
2022-07-15 22:02:03
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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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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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摘 要题库、试卷建设是教学活动的重要组成部分，传统手工编制的试卷经常出现内容雷同、知识点不合理以及笔误、印刷错误等情况。为了实现离散数学题库管理的信息化而开发了离散数学题库管理系统。该系统采用C/S 模式，前台采用JAVA（JBuilder2006），后台采用SQLServer2000数据库。本文详细论述了系统总体设计思想、数据库设计以及功能模块设计等。应用软件工程中的瀑布开发模型，开
图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越
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2023-08-26 19:58:51
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什么是样本不平衡对于二分类问题，如果两个类别的样本数目差距很大，那么训练模型的时候会出现很严重的问题。举个简单的例子，猫狗图片分类，其中猫有990张，狗有10张，这时候模型只需要把所有输入样本都预测成猫就可以获得99%的识别率，但这样的分类器没有任何价值，它无法预测出狗。
类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中正负样本数目差距很大的情况。生活中有很多类别不平衡的例子，如工业产
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2023-11-01 14:34:45
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import randoml = [2, 56, 6678, 88, 6, 43]num = 2sub = random.sample(l, 2)随机采样 算法
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2018-12-14 09:16:00
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