Sei die Zielverteilung auf die absolut kontinuierlich zum dimensionalen Lebesgue-Maß geschrieben wird, dh:( R d , B ( R d ) ) dππ\pi(Rd,B(Rd))(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))ddd & pgr; ( x 1 , . . . , x d ) λ d λ d ( d x 1 , . . . , d x d ) = λ ( d x 1 ) ⋅ ⋅ ⋅ λ ( d x d...
Problem: Ich möchte eine Gibbs-Stichprobe durchführen, um einen posterioren Wert über einen großen Datensatz abzuleiten. Leider ist mein Modell nicht sehr einfach und daher ist die Abtastung zu langsam. Ich würde Variations- oder Parallelansätze in Betracht ziehen, aber bevor ich so weit gehe ......
Ich möchte Parameter von Dirichlet-Mischungsmodellen mithilfe der Gibbs-Probenahme schätzen und habe dazu einige Fragen: Entspricht eine Mischung von Dirichlet-Verteilungen einem Dirichlet-Prozess? Was sind ihre Hauptunterschiede, wenn nicht? Wenn ich die Parameter einer einzelnen...
Ich vermute, dass dies eine ziemlich ungewöhnliche und explorative Frage ist. Bitte nehmen Sie Kontakt mit mir auf. Ich frage mich, ob man die Idee der Wichtigkeitsstichprobe auf Gibbs-Stichproben anwenden könnte. Ich meine Folgendes: Bei der Gibbs-Abtastung ändern wir jeweils den Wert einer...
Ich bin verwirrt über die richtige Art, das elastische Netz zu schreiben. Nach dem Lesen einiger Forschungsarbeiten scheint es drei Formen zu geben 1)exp{ - λ1| βk| - λ2β2k}}exp{- -λ1|βk|- -λ2βk2}}\exp\{-\lambda_1|\beta_k|-\lambda_2\beta_k^2\} 2)exp{ - ( λ1| βk| + λ2β2k)σ2√}}exp{-...
In einem Bayes'schen Modell wird die posteriore Vorhersageverteilung normalerweise wie folgt geschrieben: p (xn e w∣x1, …xn) =∫∞- ∞p (xn e w∣ μ ) p ( μ ∣ x1, …xn) dμp(xnew∣x1,…xn)=∫- -∞∞p(xnew∣μ) p(μ∣x1,…xn)dμ p(x_{new} \mid x_1, \ldots x_n) = \int_{-\infty}^{\infty} p(x_{new}\mid \mu) \ p(\mu...