算法学习系列（MCMC）：MCMC采样
如果假定我们可以得到我们需要采样样本的平稳分布所对应的马尔科夫链状态转移矩阵，那么我们就可以用马尔科夫链采样得到我们需要的样本集，进而进行蒙特卡罗模拟。但是一个重要的问题是，随意给定一个平稳分布 π ,如何得到它所对应的马尔科夫链状态转移矩阵 P 呢？这是个大问题。我们绕了一圈似乎还是没有解决任意概率分布采样样本集的问题。 概率图模型中最常用的采样技术就是马尔可夫链蒙特卡洛方法（MCMC）。 MC
相关文章
- 1. MCMC(三)MCMC采样和M-H采样
- 2. MCMC采样算法理解
- 3. MCMC等采样算法
- 4. MCMC采样方法
- 5. MCMC采样
- 6. MCMC(四)Gibbs采样
- 7. MCMC算法学习总结
- 8. MCMC、吉布斯采样
- 9. MCMC采样和M-H采样
- 10. MCMC ，M-H采样 示例 （pyhton版本）
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. MCMC(三)MCMC采样和M-H采样
- 2. MCMC采样算法理解
- 3. MCMC等采样算法
- 4. MCMC采样方法
- 5. MCMC采样
- 6. MCMC(四)Gibbs采样
- 7. MCMC算法学习总结
- 8. MCMC、吉布斯采样
- 9. MCMC采样和M-H采样
- 10. MCMC ，M-H采样 示例 （pyhton版本）