Gibbs采样

时间 2020-12-20

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在MCMC采样和M-H采样中，我们讲到M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集问题。但是M-H采样有两个缺点：一是需要计算接受率，在高维情况下计算量非常大，同时由于接受率的原因导致算法收敛时间变长。二是有些高维数据，特征的条件概率分布方便求解，但特征的联合分布很难求解。因此需要改进M-H算法，来解决上面提到的两个问题，下面我们详细介绍Gibbs采样方法。 1.细致平衡条件

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1. Gibbs采样
2. Gibbs 采样
3. gibbs采样
4. MCMC(四)Gibbs采样
5. 蒙特卡洛采样与Gibbs采样
6. 随机采样和随机模拟：吉布斯采样Gibbs Sampling
7. LDA求解：Gibbs采样算法
8. 随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）
9. 主题模型LDA（二）gibbs采样方法
10. MC MCMC Gibbs采样原理实现 in R
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