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
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
转载
2023-08-15 16:22:35
198阅读
# 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。
###
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
转载
2023-12-21 11:12:31
496阅读
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
转载
2023-12-01 20:41:22
78阅读
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
转载
2024-05-28 22:05:43
53阅读
因为目前再做基于深度学习的波达角估计，传统波达角估计的仿真大都基于MATLAB的编程，而深度学习的仿真又大都基于python，觉得两个软件来回数据交换太复杂了，所以想着把一些简单的MATLAB程序改为python程序。 但修改的过程中，发现python对于矩阵的运算和信号处理并不如MATL
转载
2023-07-03 16:17:25
88阅读
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
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
转载
2023-12-08 13:50:10
86阅读
文章目录EM算法的原理推导及解释前置知识：极大似然估计(Maximum Likelihood）核心部分：期望最大化算法(Expectation Maximum)实例：EM求解“三硬币”模型的完整推导及解释 EM算法的原理推导及解释本质上，EM算法针对于存在明显可疑的隐藏变量z，该变量影响着直观的样本数据的分布情况（即：方差、均值等），但是我们又无法得知和计算出准确的隐藏变量z。于是，我们采用迭代
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
转载
2023-11-29 21:04:11
111阅读
# 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
38阅读
# 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
153阅读
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
【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
291阅读
1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识首先参考文献《[1] Mahendran N , Wang Z , Hamz能...
原创
2022-10-10 16:02:01
414阅读
# 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
178阅读
'''
Created on Nov 4, 2010
Chapter 5 source file for Machine Learing in Action
@author: Peter
'''
from numpy import *
from time import sleep
# 加载数据
def loadDataSet(fileName):
"""
:param file
转载
2023-12-28 03:48:08
96阅读
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
转载
2023-06-07 18:59:12
232阅读
