R语言贝叶斯Metropolis-Hastings采样 MCMC算法理解和应用可视化案例
贝叶斯MCMC模拟是一个丰富的领域，涵盖了各种算法，共同目标是近似后验模型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 例如，使用的rstan包采用了一个Hamiltonian Monte C...
Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27267 我们将研究两种对分布进行抽样的方法：拒绝抽样和使用 Metropolis Hastings 算法的马尔可夫链蒙特卡洛方法 (MCMC)。像往常一样，我将提供直观的解释、理论和一些带有代码的示例。 背景 在...
Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。 首先，目标是什么？MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本，而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上 "徘徊"，使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。如果 "徘徊 ...
R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。 但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 Metropolis-Hastings 代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用 RStan。 Hamiltonian Monte Carlo（HMC） HMC ...
R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例
什么是频率学派？ 在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。 有一种想法是 "真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？ 什么是贝叶斯学派？ 在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。 所有的变...
R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例
示例1：使用MCMC的指数分布采样 任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。在这种情况下，我们将使用平均值为1的指数分布作为我们的目标分布。所以我们从定义目标密度开始： target = function(x){ if(x<0){ return(0)...
R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化
如果您可以写出模型的似然函数，则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC ）。我写了r代码来简化对任意模型的后验分布的估计。具体如下： 1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们构建一个简单的线性回归模型（对数）。 a<-pars[...
人工智能中数据组合采样、特征层、算法层的讲解（图文详解）
一、数据组合采样欠采样和过采样都是只针对某一类样本，第三种采样就是把过采样和欠采样技术结合起来同时进行，即组合重采样，其基本思想是增加样本集中少数类样本的个数，同时减少多数类样本的个数，以此来降低不平衡度，有两个典型的组合方法：SMOTE+Tomeklinks和SMOTE+ENN，下面对它们分别进行...
【CIKM 2023】扩散模型加速采样算法OLSS，大幅提升模型推理速度
论文：Zhongjie Duan, Chengyu Wang, Cen Chen, Jun Huang, Weining Qian. Optimal Linear Subspace Search: Learning to Construct Fast and High-Quality Schedul...
阿里云人工智能平台 PAI 扩散模型加速采样算法论文入选 CIKM 2023
近日CIKM 2023上，阿里云人工智能平台PAI和华东师范大学陈岑副教授团队主导的扩散模型加速采样算法论文《Optimal Linear Subspace Search: Learning to Construct Fast and High-Quality Schedulers for Diff...
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