Markovs Chains採樣

時間 2021-01-12

原文原文鏈接

1 引言蒙特卡洛積分通過生成符合特定分佈的隨機變量來近似計算積分值。例如: 上面的式子可以理解成求函數 f(x)f(x) 的期望因此根據大數定理我們生成符合 p(x)p(x) 分佈的 N 個隨機變量然後用下式來近似計算函數的期望等效於上式積分值。但是如過分佈函數 p(x)過於複雜我們是很難生成符合條件的隨機變量的計算機只能生成符合諸如均勻分佈正態分佈等簡單分佈的隨機變量對於複雜分佈我們需

>>阅读原文<<

相關文章

1. 採樣頻率、採樣率
2. 過採樣和欠採樣
3. 2、2011Classifier Chains Classifier chains for multi-label classification
4. 樣本採樣
5. 採樣
6. Markov Chains 入門
7. 下采樣上採樣、ReLU使用
8. MCMC採樣和M-H採樣
9. 圖像的上採樣下采樣
10. 欠採樣與過採樣方法
更多相關文章...
• Web 品質 - 樣式表 - 網站品質教程
• ASP.NET MVC - 樣式和佈局 - ASP.NET 教程
• Flink 數據傳輸及反壓詳解
• 三篇文章瞭解 TiDB 技術內幕——說存儲

相關標籤/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。

最新文章

本站公眾號

歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息

相關文章

1. 採樣頻率、採樣率
2. 過採樣和欠採樣
3. 2、2011Classifier Chains Classifier chains for multi-label classification
4. 樣本採樣
5. 採樣
6. Markov Chains 入門
7. 下采樣上採樣、ReLU使用
8. MCMC採樣和M-H採樣
9. 圖像的上採樣下采樣
10. 欠採樣與過採樣方法

>>更多相關文章<<