目录 1. 随机模拟的基本思想 2. 拒绝抽样 3. Metropolis-Hastings抽样 3.1. 引入思想 3.2. 理论基础:细致平稳条件 3.3. MH算法实现 3.4. 算法升级 3.5. 仿真实验 仿真目标 简化 代码实现 1. 随机模拟的基本思想 假设我们有一个矩形区域\(R\),面积为\(S_0\).在此区域中,有一个不规则区域\(M\),其面积\(S\)待求. 方法1:把不规则区域\(M\)划分为多个小的规则区域,由这些规则区域的面积总和\(S'\)近似. 方法2:抓一把

M-H是Metropolis抽样方法的扩展,扩展后可以支持不对称的提议分布. 对于M-H而言,根据候选分布g的不同选择,衍生出了集中不同的变种: (1)Metropolis抽样方法 (2)随机游动Metropolis (3)独立抽样方法 <---- 本章涉及的方法 (4)逐分量的M-H抽样方法 独立抽样方法是M-H的一个特殊形式.因为独立,所以提议分布去掉了先验的影响. [Bayes] Metropolis-Hastings Algorithm 中可见的例如下图,是否可以用于预测参? 在此用于预

[Bayes] prod: M-H: Independence Sampler for Posterior Sampling dchisq gives the density,                          # 计算出分布下某值处的密度值 pchisq gives the distribution function, qchisq gives the quantile function, rchisq generates random deviates. 通过一个例子直接了解

MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样(待填坑) 在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布$\pi$, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵$P$.而只要解决这个问题,我们就可以找到一种通用的概率分布采样方法,进而用于蒙特卡罗模拟.本篇我们就讨论解决这个问题的办法:MCMC采样和它的易用版M-H采样. 1. 马尔科夫链的细致平稳条件 在解决从平稳分布$\pi$, 找到对应的马尔科夫链状态转移矩

这段时间一直在看Metropolis Light Transport(简称mlt),现利用这篇博文把之前看资料已经coding上的一些体会记录下来. 1.Before MLT 在MLT算法被提出之前,最热的GI算法bidirectional path tracing虽然对比于basic path tracing已经有了效率上的明显提高,但是对于复杂场景的表现力仍显不足.那时候人们已经知道基于path的GI算法的效率关键在于找到有效路径的效率.先说有效路径是什么,简单地说就是从光源出发,在场景中反

Metropolis Hasting Algorithm: MH算法也是一种基于模拟的MCMC技术,一个非常重要的应用是从给定的概率分布中抽样.主要原理是构造了一个精妙的Markov链,使得该链的稳态 是你给定的概率密度.它的优点,不用多说,自然是能够对付数学形式复杂的概率密度.有人说,单维的MH算法配上Gibbs Sampler差点儿是“无敌”了. 今天试验的过程中发现,MH算法想用好也还不简单,里面的转移參数设定就不是非常好弄.即使用最简单的高斯漂移项,方差的确定也是个头疼的问题,须要不同问

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48914067 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:非hash方法 - 大数据集下的频繁项集:挖掘随机采样算法.SON算法.Toivonen算法 Apriori算法的改进:大数据集下的频繁项集挖掘 1. 前面所讨论的频繁项都是在一次能处理的情况.如果数据量过大超过了主存的大小,这

沙漠君在历时半年,修改无数bug,更新一票新功能后,在今天隆重推出最新改进的超级爬虫Hawk 2.0! 啥?你不知道Hawk干吗用的? 这是采集数据的挖掘机,网络猎杀的重狙!半年多以前,沙漠君写了一篇小软文,推出了Hawk.关注的人超级多有木有! Github上的小星星一下子增加到400!超多妹子在沙漠君的粉丝应援团里疯狂崇拜!然而这不是重点!重点是Hawk真的好多"小"问题... 有朋友哭诉,刚启动小鹰它就冒烟了,还是烤肉味的!好不容易把小虫虫做好,碰了一下显示器,结果小虫虫就扑街了

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.

本数据挖掘框架在这几个月的时间内,有了进一步的功能增强 一. 超大网络的画布显示虚拟化     如前几节所述,框架采用了三级层次实现,分别是数据,抽象Node和绘图的DataPoint,结构如下:      在界面显示部分,之前并没有做过虚拟化优化,为了实现更多的功能,通过大量的事件挂接和其他操作将显示的控件与底层数据紧密耦合,因此内存回收机制几乎不起什么作用(原因见我另外一篇博客-事件的迷惑).另外,绘图控件包含很多可视化元素.这样的恶果便是当点的数量增大时,内存占用量也急剧增大,1万点时,就

引言 关于C#3.0的特性,园子里已经有了一大把,可能大家都很熟悉了,虽然本人开发中使用过,但自己还是需要记录一下,总结一下.同时也是后面写Linq知识的基础.希望有兴趣的朋友,可以看看. C# 3.0新语言特性和改进包括: 自动属性 隐含类型局部变量 匿名类型 对象与集合初始化器 扩展方法 Lambda表达式和Lambda表达式树 1. 自动属性 自动属性可以避免我们编写实体类时声明私有变量和get/set的逻辑,取而代之的是,编译器会自动为你生成一个私有变量和默认的get/set 操作. 在

jgGrid插件是非常常用的一个基于jQuery的表格插件,功能非常强大.我最近也频繁使用.但是这个插件也有一些不够完善的地方.比如这个getCol方法. getCol方法接受三个参数 colname, returntype, mathoperation,返回一个数组( array类型)或一个值(数字或字符串类型). 官方的使用说明是这样介绍的:这个方法返回一个包含列所对应的值的数组.colname可以是一个代表列的索引的数字,或者是一个colModel里面的name.returntype决定了

1:改进我们的特征 在上一个任务中,我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号:灾难中的机器学习. 可是我们提交的分数并不是非常高.有三种主要的方法可以让我们能够提高他: 用一个更好的机器学习算法: 生成更好的特征: 合并多重机器学习算法. 在这节的任务总,我们将会完成这三个.首先,我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归--随记森林(randaom forests). 2:随机森林简介 正如我们在上一节任务中顺便提到的,决策树能从数据中学会非线性趋势.一个例子如下:

SQL Server 2016中In-Memory OLTP继CTP3之后的新改进 转译自:https://blogs.msdn.microsoft.com/sqlserverstorageengine/2016/03/25/whats-new-for-in-memory-oltp-in-sql-server-2016-since-ctp3/ SQL Server 2016正在对 In-Memory OLTP 功能作一系列的强化,从而使该功能使用起来更加方便,性能更优.在之前的文章中,我已经对S

Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: (1)HDFS的NameNode可以以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和高可用性,分别是:HDFS Federation与HA: (2)MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理(包括定时触发及监控),拆分成两个独立的组件,并更名为YARN(Yet Another Resourc

本章简言 上一章我们讲到关于面向对象思想上C#和JAVA之差别.笔者分别从面向对象的三大特性入手.而本章主要讲一些C#改进的知识点.在.NET Framework 2.0之后出现很多新的知识点.这些知识点更是让C#在写法上更加的多样性.有些写法还真的让笔者觉得很有不错.由于这一部分的知识更多是C#独有的.很有难用JAVA这边的知识来讲.所以这章可能会纯C#了.虽然在JAVA 7 和JAVA 8中出现很多特性.可惜笔者却没有认真的学习一下新特性. 初始化语法的改进 一.类的初始化方式.类初始化的时

最近在研究flask,在架设运行环境的时候犯了难.因为我想把每个独立的应用像NGINX处理多个网站那样,每个应用单独一个配置文件.而网上流传的uwsgi启动脚本都只支持单个配置文件.虽然有文章说可以把多个应用的配置写成命令集成到启动脚本里,但那样的话显然不够灵活.官方文档看了头实在是大,找来找去也没个头绪.于是决定自己把启动脚本改进一下.在原来脚本的基础上加入了配置文件遍历获取,再循环处理每个配置文件.改造难度不大效果却很好,完美实现我的需求.现将代码贴出来分享给有需要的人.当然如果您有更简便的

一张图看懂ANSYS17.0 流体 新功能与改进   提交 我的留言 加载中 已留言   一张图看懂ANSYS17.0 流体 新功能与改进 原创2016-02-03ANSYS模拟在线模拟在线 模拟在线 微信号sim_ol 功能介绍这是数值模拟.仿真分析领域最大的公众号,没有之一!!! 点上方“模拟在线”查看更多“牛B”资讯! 感谢ANSYS公司对平台的友情支持,本次17.0的改进报告均为ANSYS提供(授权直接摘抄,确实给小编省事不少啊).本次首先带来是流体方面的改进和优化.后续陆续推送结构.电

往往开发的人不是维护的人,开发的单位不是维护的单位.信息的畅通沟通交流很多时候会有打折.扭曲.甚至是容易得到歪解.配置错业务操作权限.为了防止发生没必要的麻烦,甚至是发生重大错误,我们的软件需要不断换位思考,不是只是功能实现了就可以了.是否实现得最优. 原来的权限设置页面,虽然也都能完成基本工作,但是有几个缺点: 1:这个权限指向的url是多少?看不清楚.看不方便.2:这个权限是谁设置的?什么时候创建的?3:这个权限的主意事项是什么?配置时需要注意什么?看不到.4:更深入的需求.是谁赋予的权限?

由于我们同时开发多个大型应用系统同时系统有大量用户.高并发用户,平时访问系统的用户数量就有3万多人在线.需要对几十个系统进行持续优化改进,同时要增强信息系统的各种安全性. 如此多的系统.如此多的用户,还要进行各种业务操作:大数据的查询统计等等,数据库系统的压力已经很大,再进行各种安全验证时时的认证,数据库系统会不堪重负,所以我们进行了缓存优化.用缓存来分担这部分压力,不把所有的压力都转嫁到数据库上,把数据库能解放的压力都解放出来. 身份认证.操作检查时都可以使用缓存的方式,提高效率,分担压力.