
簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法—Gibbs采樣
一、Gibbs采樣概述
前面介紹的Metropolis-Hastings采樣為從指定分布中進行采樣提供了一個統(tǒng)一的框架,但是采樣的效率依賴于指定的分布的選擇,若是選擇的不好,會使得接受率比較低,大量的采樣被拒絕,影響到整體的收斂速度。
Gibbs采樣是Metropolis-Hastings采樣算法的特殊形式,即找到一個已知的分布,使得接受率α=1。這樣,每次的采樣都會被接受,可以提高MCMC的收斂速度。
二、Gibbs采樣算法的流程
在這部分,先直接給出Gibbs采樣算法的流程,對于Gibbs采樣算法的有效性將在第三部分給出論述,Gibbs采樣算法的具體流程如下所述:
初始化時間t=1
設(shè)置u=(u1,u2,?,uN)的值,并初始化初始狀態(tài)Θ(t)=u
重復(fù)以下的過程:
令t=t+1
對每一維:i=1,2,?N
直到t=T
Gibbs采樣有一個缺陷,必須知道條件分布。
三、上述過程滿足細致平穩(wěn)條件
為簡單起見,我們假設(shè)所需采樣的分布為一個二元分布f(x,y),假設(shè)兩個狀態(tài)為(x1,y1)和(x1,y2)。已知:
所以有:
由此可見,Gibbs采樣的過程是滿足細致平穩(wěn)條件的。這里直接取p(y2∣x1)為轉(zhuǎn)移概率,則α=1,可見Gibbs采樣算法是Metropolis-Hastings采樣的特殊形式。
四、實驗
4.1、前提
假設(shè)從二項正態(tài)分布中進行采樣,假設(shè)Θ=(θ1,θ2),且:
其中
已知:
4.2、流程
初始化時間t=1
設(shè)置u=(u1,u2)的值,并初始化初始狀態(tài)Θ(t)=u
重復(fù)以下的過程:
令t=t+1
對每一維:i=1,2
直到t=T
4.3、實驗代碼
'''
Date:20160704
@author: zhaozhiyong
'''
import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt
def p_ygivenx(x, m1, m2, s1, s2):
return (random.normalvariate(m2 + rho * s2 / s1 * (x - m1), math.sqrt(1 - rho ** 2) * s2))
def p_xgiveny(y, m1, m2, s1, s2):
return (random.normalvariate(m1 + rho * s1 / s2 * (y - m2), math.sqrt(1 - rho ** 2) * s1))
N = 5000
K = 20
x_res = []
y_res = []
m1 = 10
m2 = -5
s1 = 5
s2 = 2
rho = 0.5
y = m2
for i in xrange(N):
for j in xrange(K):
x = p_xgiveny(y, m1, m2, s1, s2)
y = p_ygivenx(x, m1, m2, s1, s2)
x_res.append(x)
y_res.append(y)
num_bins = 50
plt.hist(x_res, num_bins, normed=1, facecolor='green', alpha=0.5)
plt.hist(y_res, num_bins, normed=1, facecolor='red', alpha=0.5)
plt.title('Histogram')數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
plt.show()
4.4、實驗結(jié)果
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