摘要：
前面我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题。但是M-H采样有两个缺点：一是需要计算接受率，在高维时计算量大。并且由于接受率的原因导致算法收敛时间变长。二是有些高维数据，特征的条件概率分布好求，但是特征的联合分布不好求。因此需要一个好的方法来改进M-H采样， 阅读全文
摘要：
在采样之马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布π, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵P。而只要解决这个问题，我们就可以找到一种通用的概率分布采样方法，进而用于蒙特卡罗模拟。本篇我们就讨论解决这个问题的办法：MCMC采样和它的易用版M-H采样 1.马尔科夫链的细致平稳条件 2. MCMC采样 阅读全文
摘要：
1.马尔科夫链概述 马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列 阅读全文
摘要：
随机采样方法 蒙特卡洛（Monte Carlo）方法是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为基础的数值计算方法。它的核心思想就是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决一些复杂的计算问题。 模拟方法:是一种基于“随机数”的计算方法，基于数值采样的近似推 阅读全文