• Алгоритм МетрополисаГастингсаалгоритм семплирования, использующийся, в основном, для сложных функций распределения.
  • Metropolis-Hastings is one of the most popular MCMC methods to draw samples from distribution, of which direct sampling is difficult.
  • Чтобы доказать, что алгоритм Метрополиса-Гастингса действительно работает, нужно знать свойства марковских цепей...
  • The Metropolis-Hastings algorithm sampling a normal one-dimensional posterior probability distribution. In statistics and statistical physics...
  • The Metropolis-Hastings algorithm is a popular method for generating samples from complex posterior distributions in Bayesian statistics.
  • В следующем параграфе я обсуждаю алгоритм Метрополиса-Гастингса, решающий эту задачу.
  • Хорошим введением в MCMC является алгоритм Метрополиса-Гастингса.
  • The Metropolis-Hastings algorithm starts from any value $x_{1}$ belonging to the support of the target distribution.
  • MetropolisHastings (MH) is an elegant algorithm that is based on a truly deep idea.
  • The independence Metropolis-Hastings algorithm performs the following 1. propose θ∗ ∼ g(θ) 2. accept θ(t+1) = θ∗ with probability min{1, r} where.
  • The Metropolis-Hastings algorithm follows a four step process: initialization, generation of candidate samples, acceptance/rejection of candidate samples, and...
  • Алгоритм МетрополисаГастингсаалгоритм семплирования, использующийся, в основном, для сложных функций распределения.
  • When working with a MetropolisHastings algorithm, the generic nature of Algorithm 1 is as much an hindrance as a blessing in that the principle remains.