文件名称:
Markov Chain Monte Carlo in Practice
开发工具:
文件大小: 15mb
下载次数: 0
上传时间: 2018-09-22
详细说明： MCMC方法就是*构造合适的马尔科夫链进行抽样而使用蒙特卡洛方法进行积分计算,既然马尔科夫链可以收敛到平稳分布。我们可以建立一个以π为平稳分布的马尔科夫链，对这个链运行足够长时间之后，可以达到平稳状态。此时马尔科夫链的值就相当于在分布π(x)中抽取样本。利用马尔科夫链进行随机模拟的方法就是MCMC。 第一个MC: Monte Carlo(蒙特卡洛)。这个简单来说是让我们使用随机数（随机抽样）来解决计算问题。在MCMC中意味着：后验分布作为一个随机样本生成器，我们利用它来生成样本(simulation)，然后通过这些样本对一些感兴趣的计算问题（特征数，预测）进行估计。 第二个MC：Markov Chain(马尔科夫链)。第二个MC是这个方法的关键，因为我们在第一个MC中看到，我们需要利用后验分布生成随机样本，但后验分布太复杂，当这些样本独立时，利用大数定律样本均值会收敛到期望值。如果得到的样本是不独立的，那么就要借助于马尔科夫链进行抽样，利用Markov Chain的平稳分布这个概念实现对复杂后验分布的抽样。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
