mh采样 gamma
时间: 2023-08-12 08:04:25 浏览: 60
Gamma分布是一种连续概率分布,通常用于表示正数的随机变量的分布。在机器学习中,我们经常使用Gamma分布来建模数据的分布或作为概率模型的先验分布。
MH采样(Metropolis-Hastings采样)是一种马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,用于从复杂的概率分布中抽样。MH采样可以用于从Gamma分布中抽样。
MH采样的步骤如下:
1. 选择一个初始值作为起点。
2. 从候选分布中抽样一个样本,这个候选分布可以是任何可行的分布。
3. 计算接受率,即根据候选样本和当前样本的比例来决定是否接受候选样本。在MH采样中,接受率由采样目标的概率密度函数确定。
4. 以一定的概率接受候选样本,否则保持当前样本。
5. 重复步骤2到4,直到达到所需的采样数量。
因此,如果你想通过MH采样从Gamma分布中抽样,你需要选择一个适当的候选分布,并根据接受率决定是否接受候选样本。
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