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
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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MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种统计模拟方法，用于生成服从给定概率分布的随机样本。这种方法在贝叶斯统计、机器学习等领域得到了广泛应用。对于刚入行的小白，学习MCMC的过程可能有些困难。下面我将为你详细介绍如何使用Python实现MCMC，并给出相应的代码。
首先，我们来看一下MCMC实现的整体流程：
```mermaid
graph TD
A[初始化参
原创
2024-01-10 07:22:12
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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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背景介绍：主要目的是想实现以下的过程：根据先验概率分布函数，通过MCMC方法获得所需参数的后验概率分布。而之前没有Python的基础，所以进行一些探索和整理。python的安装：1.从Python的官网上下载了安装包python-3.11.2-amd64.exe，电脑是64位的，win10环境，根据这些选择了最新的安装包。安装过程就是双击下载的安装包，然后一步步进行选择，勾选环境变量，嫌弃占用C盘
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2023-08-29 11:30:15
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1、MCMC概述 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）。之前已经介绍过蒙特卡洛方法，接下来介绍马尔科夫链，以及结合两者的采样算法。 2、马尔科夫链 马尔科夫链的概念在很多地方都被提及过，它的核心思想是某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状
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2023-12-01 20:41:22
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MCMC(Markov Chain Monte Carlo)，即马尔科夫链蒙特卡洛方法，是以马尔科夫平稳状态作为理论基础，蒙特卡洛方法作为手段的概率序列生成技术。 MCMC理论基础如果转移矩阵为P的马尔科夫链平稳状态和我们研究的概率质量函数（概率密度函数）分布一致，那么我么从任意初始值开始，经过一定次数的概率转以后，后续的转移值组成的序列必然服从马尔科夫平稳状态分布，也就是服从我们研究的
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2024-05-28 22:05:43
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ascend - 把自己提升到上一个平台bind {命令关键字} - 设置一键命令clear - 清空控制台damage - 关闭或者开启伤害 即无敌descend - 把自己移动到下面一个的平台destroy [all] - 破坏当前的东西(背包)defuse [all] - 拆弹(拆除已经点燃了的TNT炸药)diff - Xdifficulty - 设置游戏难度dropstore - 在身边创
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2024-05-20 12:31:52
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Linux ARM系统调用过程分析(二)——Linux系统调用流程分析备注： 1. Kernel版本：5.4 2. 使用工具：Source Insight 4.0 文章目录Linux ARM系统调用过程分析(二)——Linux系统调用流程分析前言EABI和OABI系统调用的初始化syscall_table_startNATIVEsyscall_table_end系统调用的产生glibc
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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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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# 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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一、直接采样直接采样的思想是，通过对均匀分布采样，实现对任意分布的采样。因为均匀分布采样好猜，我们想要的分布采样不好采，那就采取一定的策略通过简单采取求复杂采样。 假设y服从某项分布p(y)，其累积分布函数CDF为h(y)，有样本z~Uniform(0,1)，我们令 z = h(y)，即 y = h(z)^(-1)，结果y即为对分布p(y)的采样。直接采样的核心思想在与CDF以及逆变换的应用。在原
更新2017.2.23有更新，见文末。MCTS与UCT下面的内容引用自徐心和与徐长明的论文《计算机博弈原理与方法学概述》：蒙特卡洛模拟对局就是从某一棋局出发，随机走棋。有人形象地比喻，让两个傻子下棋，他们只懂得棋规，不懂得策略，最终总是可以决出胜负。这个胜负是有偶然性的。但是如果让成千上万对傻子下这盘棋，那么结果的统计还是可以给出该棋局的固有胜率和胜率最高的着法。 蒙特卡洛树搜索通过迭代来一步步地
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2023-12-28 13:44:25
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1.利用MCMC进行线性回归本文的特点是不利用任何市面上的贝叶斯推断的包，将全过程自己实现，利用的是M-H采样算法，从而让读者对整个过程有深刻理解。本文呢不介绍任何数学原理。关于线性回归数学原理的解释请看：一般的线性回归，最小二乘和最大似然估计、最大后验估计视角: https://www.bilibili.com/video/BV1hW41167iL?spm_id_from=333.999.0.0
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2023-12-08 13:50:10
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MCMC 浅谈 1. 采样（sampling）是什么 MCMC在采样算法中有着举足轻重的地位，那么
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2018-12-14 12:27:00
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