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，
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2024-06-11 08:35:40
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吉布斯采样是用条件概率得到联合概率分布。 其实是得到我们想要东西的近似解 目录1 蒙特卡罗2 马尔科夫链3.MCMC采样4 MH采样5 吉布斯采样 1 蒙特卡罗蒙特卡洛方法是为了解决一些不太好求解的求和或者积分问题。 其实就是一个近似方法，通过采样的多个样本代替原本的连续函数，帮助我们把这个式子解出来。 对于一些常见的概率分布p（x），如正态分布等，我们先通过一些公式将其转换为0-1之间的数，（均
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2023-12-27 16:02:56
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吉布斯采样是生成马尔科夫链的一种方法，生成的马尔科夫链可以用来做蒙特卡洛仿真，从而求得一个较复杂的多元分布。
吉布斯采样的具体做法：假设有一个k维的随机向量，现想要构造一条有n个样本的k维向量（n样本马尔科夫序列），那么（随机）初始化一个k维向量，然后固定这个向量其中的k-1个元素，抽取剩下的那个元素（生成给定后验的随机数），这样循环k次，就把整个向量更新了一遍，也就是生成了一个新的样本，把这个
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2024-05-07 11:45:10
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吉布斯采样（Gibbs Sampling） 常用于DBM和DBN，吉布斯采样主要用在像LDA和其它模型参数的推断上。 要完成Gibbs抽样，需要知道条件概率。也就是说，gibbs采样是通过条件分布采样模拟联合分布，再通过模拟的联合分布直接推导出条件分布，以此循环。概念解释 吉布斯采样是特殊的Metropolis-Hastings算法，会用到马尔科夫链。 具体地说， MCMC：Mar
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2024-08-26 20:46:06
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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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目录1 采样的作用2 蒙特卡洛2.1 逆转换方法2.2 接受拒绝方法3 重要性采样4 Metropolis-Hastings采样5 吉布斯采样6 自助法7 Jackknife (刀切法)1 采样的作用 采样在机器学习中有着非常重要的应用：它可以将复杂的分布简化为离散的样本点；可以用重采样对样本集
一、引入吉布斯采样也是用于高维空间的采样方法。假设二维联合概率分布$\pi(x_{1},x_{2})$在二维空间里有两个点，分别是$A(x_{1}^{1},x_{2}^{1})$和$B(x_{1}^{1},x_{2}^{2})$，这两个点的第一个维度取值相同，放在直角坐标系上看，它们两的连线构成一条垂线。有如下成立：$\pi (x_{1}^{1},x_{2}^{1})\pi (x_{2}^{2}\
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2023-12-11 13:11:05
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Today I’d like to introduce a little python library I’ve toyed around with here and there for the past year or so, ripyr. Originally it was written just as an excuse to try out some newer features in
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2024-07-25 10:19:48
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# 吉布斯采样在机器学习中的应用
吉布斯采样（Gibbs Sampling）是一种马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，用于从高维概率分布中进行采样，尤其适合那些不易直接采样的复杂分布。它在机器学习、统计学、计算生物学等领域都有广泛应用。本文将通过简单的例子来介绍吉布斯采样的基本原理，并提供代码示例以帮助理解。
## 吉布斯采样的基本原理
吉布斯采样旨在通过迭代的方法来逼近目标分布。被采样变量
原文来自：https://victorfang.wordpress.com/2014/04/29/mcmc-the-gibbs-sampler-simple-example-w-matlab-code/【注】评论区有同学指出译文理论编码有误，请参考更官方的文献，个人当时仅验证过红色字体部分理论与维基百科中二位随机变量吉布斯采样的结果是否对应，其余部分有意见希望可以详细指出，大家互相交流。MCMC(
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2023-10-16 15:08:21
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# 使用Python实现贝叶斯网络中的吉布斯采样
贝叶斯网络是一种以图形方式表示变量之间条件依赖关系的概率模型。在许多实际问题中，我们需要从贝叶斯网络中生成样本，以便进行推理和学习。吉布斯采样作为一种常用的马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，能够有效地从这样复杂的分布中抽样。本文将逐步引导你如何在Python中实现贝叶斯网络的吉布斯采样。
## 1. 整体流程概述
在实现吉布斯采样之前，我们
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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吉布斯采样是一种常用的随机采样方法，尤其在统计推断和机器学习中有着广泛的应用。今天，我将重点介绍如何在PyTorch中实现吉布斯采样。这一过程不仅帮助我加深了对吉布斯采样的理解，也为今后的项目提供了宝贵的参考。
在开始之前，我觉得有必要对吉布斯采样的背景进行一些说明。吉布斯采样属于马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的一种，主要用于从复杂的多维概率分布中抽取样本。它通过依次对每个维度进行条件采样来
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在其它
# R语言mcmc吉布斯采样
## 介绍
贝叶斯统计是一种基于贝叶斯定理的统计方法，它将先验概率和观测数据结合起来，得到后验概率分布。MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种常用的贝叶斯统计方法，它通过构建一个马尔科夫链，来模拟从后验概率分布中采样得到参数的过程。吉布斯采样是MCMC方法中的一种重要的采样技术，它可以用来估计复杂的后验概率分布。本文将介绍使用R语言进行
原创
2023-08-19 05:57:20
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Gibbs sampling 在统计学中，吉布斯采样或吉布斯采样器是马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法。在直接采样困难时，从指定的多变量概率分布近似的获得一个观测序列。 该序列可用于近似联合分布（例如，以产生所述分布的直方图）; 近似其中一个变量的边际分布，或变量的某个子集（例如，未知参数或潜在变量）; 或计算积分（例如，一个变量的期望值）。 通常，一些变量对应于其值已知的观察，因此不需要进行采样
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2023-11-16 05:15:49
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吉布斯采样的实现问题本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类（聚类），当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel：隐含狄利克雷分布LDA]。关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上，如随机采样和随机模拟：吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)？也就是具体怎么实现从下面这个公式采样
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2024-01-18 23:25:39
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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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假设读者已经了解 LDA 的来龙去脉。需要明确采样的含义： 随机变量是总体，采样就是按照总体的概率分布（指示了样本出现的概率）抽取样本的过程。样本应该能正确反映总体的情况，即样本与总体应该具有相同的统计性质（均值，方差等）。一、《LDA数学八卦》中的推导语料库中的第 个词对应的主题我们记为 ，其中 是一个二维下标，即语料库中第 个词对应于第 篇文档的第 词，我们用 表示去除下标为 的
在本文中，我们将探讨如何在PyTorch中实现“吉布斯采样和梯度上升”。吉布斯采样是一种用于从多维分布中有效抽样的技术，而梯度上升则是优化算法中常用的一种方法。我们将结合两者，通过代码示例和性能优化来深入理解其原理和实现。
### 背景描述
随着深度学习的发展，从复杂模型中获取有效样本变得尤为重要。2000年，吉布斯采样作为一种有效的采样方法被广泛使用，而梯度上升则用于许多机器学习任务中的优化
