Natknąłem się na ten artykuł, w którym napisano, że w próbkowaniu Gibbsa każda próbka jest akceptowana. Jestem trochę zmieszany. Jak to możliwe, że jeśli każda zaakceptowana próbka zbiega się w rozkład stacjonarny. Ogólnie algorytm metropolii akceptujemy jako min (1, p (x *) / p (x)), gdzie x *...
Obecnie czytam „książkę” z zakresu programowania probabilistycznego i metod bayesowskich dla hakerów . Przeczytałem kilka rozdziałów i zastanawiałem się nad pierwszym rozdziałem, w którym pierwszy przykład z pymc polega na wykryciu czarownicy w wiadomościach tekstowych. W tym przykładzie zmienna...
Obecnie uczę się hierarchicznych modeli bayesowskich przy użyciu JAGS z R, a także pymc przy użyciu Pythona ( „Bayesian Methods for Hackers” ). Mogę uzyskać intuicję z tego postu : „skończysz ze stosem liczb, które wyglądają” tak, jakby „udało ci się w jakiś sposób pobrać niezależne próbki ze...
Próbuję zrozumieć wewnętrzne działanie Hamiltona Monte Carlo (HMC), ale nie mogę w pełni zrozumieć tej części, kiedy zastępujemy deterministyczną integrację czasową propozycją Metropolis-Hasting. Czytam niesamowity wstępny artykuł „Koncepcyjne wprowadzenie do Hamiltonian Monte Carlo” autorstwa...
Problem: Chcę wykonać próbkowanie Gibbsa, aby wywnioskować trochę z tyłu na podstawie dużego zestawu danych. Niestety mój model nie jest bardzo prosty, dlatego próbkowanie jest zbyt wolne. Rozważałbym podejścia wariacyjne lub równoległe, ale zanim przejdę tak daleko ... Pytanie: Chciałbym...