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语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样
创建测试数据 作为第一步，我们创建一些测试数据，用于拟合我们的模型。让我们假设预测变量和响应变量之间存在线性关系，因此我们采用线性模型并添加一些噪声。 我将x值平衡在零附近以“去相关”斜率和截距。 trueA <- 5 trueB <- 0 tr...
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...
基于亚奈奎斯特采样和SOMP算法的平板脉冲响应空间插值matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 平板脉冲响应（Pulse Response）是通信和雷达等领域中的重要参数，它描述了信号在空间中传播的特性。在现实应用中，获取完整的脉冲响应通常是耗时且昂贵的。基于亚奈奎斯特采样和SOMP算法的平板脉冲响应空间插值...
PETS：伯克利大神Sergey Levine指导的概率集成轨迹采样算法
论文题目：Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models所解决的问题？ 基于模型的强化学习算法由于要使用一个深度神经网络去学习一个环境model，而纯神经网络这种大参数的近...
ChatGPT模型采样算法详解
ChatGPT模型采样算法详解 ChatGPT所使用的模型——GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型有几个参数，理解它们对文本生成任务至关重要。其中最重要的一组参数是temperature和top_p。二者控制两种不同的采样技术，用于因果语言模型（Caus...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
