理解MCMC及一系列改进采样算法的关键在于对马尔科夫随机过程的理解。更多详尽的讨论请参见 重温马尔科夫随机过程。π(x)，我们希望能有便捷的方式生成它（π(x)）对应的样本。由于马氏链能收敛到平稳分布，于是一个很nice的想法（by Metropolis, 1953）是：如果我们能够构造一个转移矩阵为 P的马氏链，使得该马氏链的平稳分布恰好是 π(x)，那么我们从任
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2023-11-29 21:04:11
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# 用MCMC采样方法实现Python
## 简介
MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种在概率统计领域中常用的方法，用于对概率分布进行采样。在机器学习、贝叶斯统计等领域中，MCMC方法被广泛应用于参数估计、模型选择等问题中。
本文将介绍如何用Python实现MCMC采样，并通过一个简单的例子演示其应用。
## MCMC采样原理
MCMC采样的核心思想是构建一
原创
2024-03-11 04:35:53
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Python作为目前最为流行的编程语言之一，它在数据分析和机器学习领域发挥着十分重要的作用。在大家的日常应用过程中，对于数据的清洗，可视化等等，大都采用例如pandas，scikit-learn，matplotlib等库。但是除了上述的库之外，还有其他的一些数据处理的python库，小编今天就和大家分享一下。
1.Wget利用Wget从网页链接获取数据是其一个非常重要的应用点，
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2023-08-22 15:39:36
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1 MCMC蒙特卡罗方法 作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 1.1 MCMC概述 从名字我们可以看出
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2020-06-05 14:22:00
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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 其中 %matplotlib inline 的解释见 import random
import math
from scipy.stats imp
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2023-11-06 13:59:03
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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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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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本文对应《R语言实战》第12章：重抽样与自助法之前学习的基本统计分析、回归分析、方差分析，是假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布，进而进行的假设检验和总体参数的置信区间估计等方法。但在许多实际情况中统计假设并不一定满足，比如抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况，这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场。本章探
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2023-07-09 17:24:11
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# 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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【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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MCMC采样法 一些前置知识 一、总结 一句话总结： 作为一种随机采样方法，【马尔科夫链蒙特卡罗】（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，【是很多复杂算法求解的基础】。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 从名
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2020-12-04 23:58:00
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一.概述 通过概率统计模拟来进行数值计算的方法统称为蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，而MCMC方法称为马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo)方法。显然，MCMC法为MC法的一种特例。MCMC法是利用马尔可夫链的细致平衡条件进行采样，再通过所采样的样本进行数值计算的一
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2023-08-15 16:22:35
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# MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛方法）概述与Python代码示例
## 引言
马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）是一种用于从概率分布中抽样的统计方法，广泛应用于科学研究、机器学习及数据分析等多个领域。MCMC方法通过构建马尔科夫链，并利用其稳态分布与目标分布相同的特性，实现有效的采样。
在本文中，我们将探讨MCMC的基本原理及其Python实现，并通过实例来展示代码的使用。
## MCMC的基
原创
2024-09-13 06:19:05
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# MCMC算法简介及Python实现
## 一、什么是MCMC算法？
马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）是一种通过构造马尔科夫链来进行随机抽样的方法。它主要用于从复杂概率分布中抽取样本，尤其是在高维空间中十分有效。MCMC算法广泛应用于统计学、物理学、生物信息学以及机器学习等领域。它能够有效地解决样本量小、模型复杂、计算量大的问题。
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# MCMC在Python中的应用
在数据科学和统计建模中，MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛，Markov Chain Monte Carlo）是一种重要的采样方法，用于从复杂的概率分布中生成样本。MCMC方法的核心思想是通过构建一个马尔可夫链，使得经过足够多的迭代后，这个链的状态分布将收敛于所需的目标分布。本文将使用Python实现一个简单的MCMC示例，并展示其在数据分析中的应用。
## MC
# 用MCMC Python实现贝叶斯统计推断
马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）是一种在贝叶斯统计推断中广泛应用的方法。它可以用来对参数的后验分布进行采样，从而进行贝叶斯推断。在Python中，我们可以使用一些库来实现MCMC算法，比如`pymc3`、`emcee`等。
在本文中，我们将介绍MCMC的基本原理，以及如何用Python实现MCMC算
原创
2024-05-16 03:41:54
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马尔可夫链可以定义为一个随机过程Y，其中t时刻各点的值只取决于t-1时刻的值。这意味着随机过程在t时刻有状态x的概率，给定它所有的过去状态，等于在t时刻有状态x的概率，给定它在t-1时刻的状态。如果可能的状态集S是有限的，我们可以提供如下链的可视化表示:每个圆圈表示一个状态，在这种情况下，S={A, B, C}，而箭头表示我们的进程从一个状态跳到另一个状态的概率。我们可以把所有这些概率收集到一个矩
采样方法（二）MCMC相关算法介绍及代码实现 0.引子书接前文，在采样方法（一）中我们讲到了拒绝采样、重要性采样一系列的蒙特卡洛采样方法，但这些方法在高维空间时都会遇到一些问题，因为很难找到非常合适的可采样Q分布，同时保证采样效率以及精准度。本文将会介绍采样方法中最重要的一族算法，MCMC（Markov Chain Monte Carlo），在之前我们的蒙特卡洛模拟都是按
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2019-09-30 13:06:00
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目标2022/4/17-2022/5/10实现自适应的MCMC方法（Adaptive Metropolis Algorithm）本地目录：E:\Research\OptA\MCMC如有问题，欢迎交流探讨！ 邮箱：lujiabo@hhu.edu.cn 卢家波 来信请说明博客标题及链接，谢谢。MCMC简介MCMC方法是基于贝叶斯理论框架，通过建立平衡分布为的马尔可夫链，并对其平衡分布进行采样，通过不断
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2023-12-21 11:12:31
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原理即为通过python操控键盘，不断输入指令实现。整个过程和minecraft的function指令类似，但是由于本人使用的是糟糕的网易版我的世界，function指令无法使用，只能借助python。这里使用的库为pynput，pyautogui库也可以操控键盘，但是缺点在于进入我的世界后，pyautogui库就会失效，但是pynput库不会失效
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2023-06-07 18:59:12
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