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숙제 질문 : 1-d Ising 모델을 고려하십시오. 이라고하자 . 는 -1 또는 +1입니다.X 난x = ( x1, . . . 엑스디)엑스=(엑스1,...엑스디)x = (x_1,...x_d)엑스나는엑스나는x_i π( x ) ∝ e∑39나는 = 1엑스나는엑스나는 + 1π(엑스)∝이자형∑나는=139엑스나는엑스나는+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} 대략 목표 분포 에서 샘플을 생성하도록 깁스 샘플링 알고리즘을 설계하십시오 .π( x )π(엑스)\pi(x) 내 시도 : …

11 self-study  sampling  mcmc  gibbs 

전체 조건부처럼 도출하기가 종종 어려운 것처럼 보이지만 JAGS 및 BUGS와 같은 프로그램은 자동으로 유도합니다. 누군가 임의의 모델 사양에 대해 알고리즘 적으로 전체 조건을 생성하는 방법을 설명 할 수 있습니까?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

내가 건너 온 이 문서 는 깁스가 모든 샘플을 샘플링으로 인정되는 것을 말한다. 약간 혼란 스러워요. 수용된 모든 표본이 고정 분포로 수렴하면 어떻게됩니까? 일반적으로 Metropolis Algorithm은 min (1, p (x *) / p (x))로 받아들입니다. 여기서 x *는 샘플 포인트입니다. x *는 밀도가 높은 위치를 가리 키므로 목표 분포로 이동한다고 …

9 mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

그래서, 나는 16 개의 시험을 가지고 있는데, 여기에서 Hamming Distance를 사용하여 생체 특성으로부터 사람을 인증하려고합니다. 임계 값이 3.5로 설정되었습니다. 내 데이터는 다음과 같으며 1 번 시험 만 참 긍정입니다. Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 …

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문제 : 큰 데이터 세트보다 약간 뒤떨어지기 위해 Gibbs 샘플링을 수행하려고합니다. 불행히도 내 모델은 매우 간단하지 않으므로 샘플링 속도가 너무 느립니다. 나는 변형 또는 병렬 접근법을 고려할 것이지만, 그 전에는 ... 질문 : 모든 Gibbs 반복에서 데이터 세트에서 무작위로 (대체로) 샘플링 할 수 있는지 알고 싶습니다. 모든 단계에서 배울 수있는 …

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