Python metropolis-hastings-阿里云

Python贝叶斯MCMC：Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33961 在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 MCMC则是反过来思考——我们将平衡分布固定为后验分布： ...

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...

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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 ...

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更新时间 2024-05-02 01:32:25

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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