Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法

Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27267 我们将研究两种对分布进行抽样的方法:拒绝抽样和使用 Metropolis Hastings 算法的马尔可夫链蒙特卡洛方法 (MCMC)。像往常一样,我将提供直观的解释、理论和一些带有代码的示例。 背景 在...

R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用:预测标准普尔SP500指数

R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用:预测标准普尔SP500指数

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 ...

智能运维赛(复赛):利用数据和算法,快速定位系统异常并进行根因分析

1 课时 |
40 人已学 |
免费

智能创作赛(复赛):相册应用中的视频故事生成算法介绍

1 课时 |
25 人已学 |
免费

智能创作赛(初赛):相册应用中的故事生成算法介绍

1 课时 |
17 人已学 |
免费
开发者课程背景图
R语言贝叶斯推断与MCMC:实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

R语言贝叶斯推断与MCMC:实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

示例1:使用MCMC的指数分布采样 任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。在这种情况下,我们将使用平均值为1的指数分布作为我们的目标分布。所以我们从定义目标密度开始: target = function(x){ if(x<0){ return(0)...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。