原文链接：http://tecdat.cn/?p=24498原文出处：拓端数据部落公众号在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。统计模型让  是因变量和  未观察到的对数波动率 .随机波动率模型定义如下 区制变量  遵循具有转移概率的二态马尔可夫过程 表示均值的正态分布

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=2857最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文是通过对area,perimeter,campactness几个变量的贝叶斯建模,来查看他们对groovelength这个变量的影响，并且对比rjagsR2jags和内置贝叶斯预测函数的结果读取数据

    模拟退火(simulatedannealing,SA)算法    该算法的思想最早是由Metropolis等提出的。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般的组合优化问题之间的相似性。模拟退火法是一种通用的优化算法,其物理退火过程由以下三部分组成:    (1)加温

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=11664最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断 贝叶斯规则是什么？ 本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。

贝叶斯MCMC模拟是一个丰富的领域，涵盖了各种算法，共同目标是近似后验模型。例如，使用的rstan包采用了一个HamiltonianMonteCarlo算法。用于贝叶斯建模的另一个rjags包采用了Gibbssampling算法。尽管细节有所不同，但这两种算法都是基于基本的Metropolis-Hastings算法的变体。主要思

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34543原文出处：拓端数据部落公众号贝叶斯MCMC模拟是一个丰富的领域，涵盖了各种算法，共同目标是近似后验模型。例如，使用的rstan包采用了一个HamiltonianMonteCarlo算法。用于贝叶斯建模的另一个rjags包采用了Gibbssampling算法。尽管细节有所不同，但

 最近我们被客户要求撰写关于MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。创建测试数据第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音。  trueA<-5trueB<-0trueSd<-10sampleSize<-31

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目录概主要内容MetropolisgraphsamplingH\¨{u}blerC.andKriegelH.,BorgwardtK.andGhahramaniZ.Metropolisalgorithmsforrepresentativesubgraphsampling.ICDM,2008.概提出了一种尽可能保持拓扑结构的子图采样方法.主要内容假设我们有一个大图\(G\),

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19889原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于Metropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。如果您可以写出模型的似然函数，则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC）。我写了r代码来简化对任意模型的后

转载，公众号为 Larry想做技术大佬Inthebustlingmetropolisthatneversleeps,wheretoweringskyscrapersscrapetheheavens,acacophonyofsirens,carhorns,andchatterfillstheair,andmillionsofpeoplefromdiversewalksofliferushthroughcrowdedst

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19889原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于Metropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。如果您可以写出模型的似然函数，则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC）。我写了r代码来简化对任意模型的后

全文链接：http://tecdat.cn/?p=11617最近我们被客户要求撰写关于blockGibbs吉布斯采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试 （ 点

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21545原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯推断的研究报告，包括一些图形和统计输出。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

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236 原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。什么是频率学派？在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。有一

全文链接：http://tecdat.cn/?p=17884最近我们被客户要求撰写关于BUGS/JAGS贝叶斯分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-ChainMonteCarlo算法的程序 。此方法

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3772原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。创建测试数据第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7637最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯统计的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程. （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。  #Importsimportpymc3aspm#python的概率

全文链接：http://tecdat.cn/?p=17884最近我们被客户要求撰写关于BUGS/JAGS贝叶斯分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-ChainMonteCarlo算法的程序 。此方法

原文链接：http://tecdat.cn/?p=11664最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断 贝叶斯规则是什么？ 本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。

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全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23524最近我们被客户要求撰写关于采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。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（MCM

 对于许多模型，如物流模型，没有共轭先验-所以Gibbs不适用。正如我们在第一篇文章中看到的那样，蛮力网格方法太慢而无法扩展到真实环境。这篇文章展示了我们如何使用Metropol

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