Я наткнулся на эту статью, где говорится, что в выборке Гиббса принимается каждый образец. Я немного смущен. Как получится, если каждый принятый образец сходится к стационарному распределению. В общем Алгоритм Метрополиса мы принимаем как min (1, p (x *) / p (x)), где x * - точка выборки. Я...
В настоящее время я читаю "книгу" вероятностного программирования и байесовских методов для хакеров . Я прочитал несколько глав, и я думал о первой главе, где первый пример с pymc состоит из обнаружения точки ведьмы в текстовых сообщениях. В этом примере случайная величина, указывающая, когда...
В настоящее время я изучаю иерархические байесовские модели, используя JAGS из R, а также pymc, используя Python ( «Байесовские методы для хакеров» ). Я могу получить некоторую интуицию из этого поста : «в итоге вы получите кучу чисел, которые выглядят так, словно« вам каким-то образом удалось...
Я пытаюсь понять внутреннюю работу гамильтониана Монте-Карло (HMC), но не могу полностью понять ту часть, когда мы заменяем детерминистическую интеграцию времени предложением Метрополиса-Хастинга. Я читаю замечательную вводную статью Майкла Бетанкура « Концептуальное введение в гамильтониан...
Проблема: я хочу выполнить выборку Гиббса, чтобы вывести некоторую апостериорную часть по большому набору данных. К сожалению, моя модель не очень проста, поэтому выборка слишком медленная. Я бы рассмотрел вариационные или параллельные подходы, но прежде чем идти так далеко ... Вопрос: Я хотел бы...