8. An Introduction to MCMC for Machine Learning (5)
生活随笔
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8. An Introduction to MCMC for Machine Learning (5)
小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
MCMC前沿
4.1 收斂與完美抽樣
收斂性的診斷
如果鏈穩(wěn)定下來(lái),人們可以應(yīng)用幾個(gè)圖形和統(tǒng)計(jì)測(cè)試來(lái)大致評(píng)估。一般來(lái)說(shuō),這些測(cè)試都沒(méi)有提供完全滿意的診斷。
幾位理論家試圖約束混合時(shí)間,即馬爾可夫鏈K的分布接近目標(biāo)p(x)所需的最小步數(shù)。
我們用總變化范數(shù) Δ x ( t ) Δ_x(t) Δ
總結(jié)
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