对于许多模型，例如物流模型，没有共轭先验。因此，吉布斯采样不适用。这篇文章展示了我们如何使用Metropolis-Hastings从每次Gibbs迭代中的非共轭条件后验对象中进行采样–比网格方法更好的替代方法。我将说明该算法，给出一些R代码结果，然后分析R
贝叶斯推理是统计学中的一个重要问题，也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配模型等概率图模型都需要在拟合数据时解决这一问题。本文将讨论两种可用于解决贝叶斯推理问题的主要方法：基于采样的马尔可夫链蒙特
在过去的几个月里，我在数据科学领域里遇到一个术语：马尔可夫链蒙特卡罗。通过使用一些数据和一本应用实战的书，我终于通过一个实际项目弄懂了MCMC。本文通过介绍Python中的MCMC实现过程，最终教会了我使用这个强大的建模和分析工具。概率分布的选择在使用MC
随机性和不确定性是现实世界中许多机器学习场景的关键要素。很多人可能都熟悉机器学习领域中最著名的随机算法:蒙特卡洛方法。蒙特卡洛技术属于随机算法的范畴，它试图为一个具有一定随机性的问题提供答案。在这个领域，蒙特卡洛方法被视为另一个算法的替代品:拉斯维加斯。拉
马尔可夫链蒙特卡罗是贝叶斯统计中广泛流行的技术。它用于后验分布采样，因为分析形式通常是不可跟踪的。但是，在这篇文章中，我们将使用它从静态图像/徽标生成动画。顺便提一下，它可以作为MCMC和拒绝采样的介绍。这个想法基于一个伟大的开源软件包imcmc，它基于P
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