原文链接：http://tecdat.cn/?p=25428 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 本文，我们说明了贝叶斯学习和 计算统计一些结果。 from math import pi from pylab import * 马尔可夫链的不变测度 考虑一个高斯 AR(1) 过程， ， 其中 是标准高斯随机变量的独立同分布
目录 0 引言 1 模拟退火算法理论 1.1 模拟退火算法的起源 1.2 物理退火过程 1.3 模拟退火原理 1.4 模拟退火算法思想 2 实例描述 2.1 TSP旅行商问题 2.1.1 问题描述 2.1.2 解空间 2.1.3 新解的产生 2.1.4 目标函数 2.2 背包问题 2.2.1 问题描述 2.2.2 具体实现 2.2.3 结果展示
Ising模型哈密顿量为 \[\hat{H} = - J \sum_{i,j相邻} s_i s_j - B \sum_i s_i \]若取 \(J=1, B=1\)，做 4 x 4 一共 16 个 spin 的 Ising 模型模拟，可以得到很平缓的相变曲线，如下图 曲线最左侧有些点低于低于1.0，增大 Markov 链的根数，增大链的长度，都没有改善这一点。所以仔细输出中
latex 安装包metropolis 官方步骤如下，略显简略： Installing Metropolis from source, like any Beamer theme, involves four easy steps: Download the source with a git clone of the Metropolis repository or as a zip archive of the latest development version. Com
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23991 原文出处：拓端数据部落公众号 在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。 统计模型 随机波动率模型定义如下 并为 其中 yt 是因变量，xt 是 yt 的未观察到的对数波动率。N(m,σ2) 表示均值 m 和方差 σ2 的正态分布。 α
文章目录 马氏链MH采样代码 Gibbs采样代码 马氏链 MH采样 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats np.random.seed(42) # 正态分布 x_=np.linspace(-20,20,100) y_=stats.norm.pdf(x_,0,5)# 正态分布 # y_=stats.expon(s
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23524 原文出处：拓端数据部落公众号 在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。 Metropolis-Hastings算法 Metropolis-Hastings抽样算法是一类马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，其主要思想是生成一个马尔科夫链使其平
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23019 原文出处：拓端数据部落公众号 蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。在贝叶斯推理中，P（x）通常是定义在一组随机变量上的联合后验分布。然而，从这个分布中获得独立样本并不
Navigator Simulated AnnealingMetropolis准则SA基本过程SA的控制参数 Demo:求极小值Reference Simulated Annealing SA是一种适合求解大规模组合优化问题的算法，是一种关于NP完全类问题的有效近似算法. SA算法是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，算法采用Me
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19664 MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。 蒙特卡洛 马尔可夫链 Metropolis-Hastings算法 问题 如果需要计算有复杂后验pdf p（θ| y）的随机变量θ的函数f（θ）的平均值或期望值。 您可能需要计算后验概率分布p（θ）的最大值。 解决期
