MCMC(四)Gibbs採樣
在MCMC(三)MCMC採樣和M-H採樣中，我們講到了M-H採樣已經可以很好的解決蒙特卡羅方法需要的任意概率分佈的樣本集的問題。但是M-H採樣有兩個缺點：一是需要計算接受率，在高維時計算量大。並且由於接受率的原因導致算法收斂時間變長。二是有些高維數據，特徵的條件概率分佈好求，但是特徵的聯合分佈不好求。因此需要一個好的方法來改進M-H採樣，這就是我們下面講到的Gibbs採樣。 1. 重新尋找合適的
相關文章
- 1. MCMC(三)MCMC採樣和M-H採樣
- 2. Gibbs採樣
- 3. Gibbs 採樣
- 4. gibbs採樣
- 5. MCMC採樣
- 6. 隨機採樣方法整理與講解（MCMC、Gibbs Sampling等）
- 7. MC MCMC Gibbs採樣 原理 實現 in R
- 8. MCMC採樣方法
- 9. 蒙特卡洛採樣與Gibbs採樣
- 10. 算法學習系列（MCMC）：MCMC採樣
- 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
- • RxJava操作符（四）Combining
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. MCMC(三)MCMC採樣和M-H採樣
- 2. Gibbs採樣
- 3. Gibbs 採樣
- 4. gibbs採樣
- 5. MCMC採樣
- 6. 隨機採樣方法整理與講解（MCMC、Gibbs Sampling等）
- 7. MC MCMC Gibbs採樣 原理 實現 in R
- 8. MCMC採樣方法
- 9. 蒙特卡洛採樣與Gibbs採樣
- 10. 算法學習系列（MCMC）：MCMC採樣