- ru.wikipedia.org wiki/Алгоритм_Метрополиса_—_…Алгоритм Метрополиса — Гастингса — алгоритм семплирования, использующийся, в основном, для сложных функций распределения.
- medium.com @ccyhui/the-must-know-bayesian-…Metropolis-Hastings is one of the most popular MCMC methods to draw samples from distribution, of which direct sampling is difficult.
- habr.com ru/companies/surfingbird/articles/226677/Чтобы доказать, что алгоритм Метрополиса-Гастингса действительно работает, нужно знать свойства марковских цепей...
- en.wikipedia.org Metropolis–Hastings algorithmThe Metropolis-Hastings algorithm sampling a normal one-dimensional posterior probability distribution. In statistics and statistical physics...
- linkedin.com advice/0/what-best-practices-using-…The Metropolis-Hastings algorithm is a popular method for generating samples from complex posterior distributions in Bayesian statistics.
- math.hse.ru data/2023/12/14/2112246358/Лекция 10…В следующем параграфе я обсуждаю алгоритм Метрополиса-Гастингса, решающий эту задачу.
- nuancesprog.ru p/11204/Хорошим введением в MCMC является алгоритм Метрополиса-Гастингса.
- statlect.com fundamentals-of-statistics/…The Metropolis-Hastings algorithm starts from any value $x_{1}$ belonging to the support of the target distribution.
- gregorygundersen.com blog/2019/11/02/metropolis-…Metropolis–Hastings (MH) is an elegant algorithm that is based on a truly deep idea.
- jarad.me courses/stat544/slides/Ch11/Ch11a.pdfThe independence Metropolis-Hastings algorithm performs the following 1. propose θ∗ ∼ g(θ) 2. accept θ(t+1) = θ∗ with probability min{1, r} where.
- statisticshowto.com metropolis-hastings-algorithm/The Metropolis-Hastings algorithm follows a four step process: initialization, generation of candidate samples, acceptance/rejection of candidate samples, and...
- ru.ruwiki.ru wiki/Алгоритм_Метрополиса_—_ГастингсаАлгоритм Метрополиса — Гастингса — алгоритм семплирования, использующийся, в основном, для сложных функций распределения.
- arxiv.org pdf/1504.01896When working with a Metropolis–Hastings algorithm, the generic nature of Algorithm 1 is as much an hindrance as a blessing in that the principle remains.
Алгоритм Метрополиса - Гастингса
Краткая информация
Алгоритм семплирования, использующийся, в основном, для сложных функций распределения. Он отчасти похож на алгоритм выборки с отклонением, однако здесь вспомогательная функция распределения меняется со временем. Алгоритм был впервые опубликован Николасом Метрополисом в 1953 году, и затем обобщён К. Гастингсом в 1970 году. Семплирование по Гиббсу является частным случаем алгоритма Метрополиса - Гастингса и более популярно за счёт простоты и скорости, хотя и реже применимо.