ハミルトニアンモンテカルロ法 - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「ハミルトニアンモンテカルロ法」は、モデルのパラメータを推定する手法であり、 マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC法）の一種である。 確率的プログラミング言語のStanやPyMCで実装されており、誰でも容易に使うことができる。 様々なパラメータの推定手法 このようなモデルのパラメータを推定する方法に、「EMアルゴリズム」がある。 EMアルゴリズムは、Jensenの不等式を用いて、周辺化対数尤度を下限で近似する。 $ log\ p(x{\mid}{\theta}) \geq E_{z {\sim} q(z)} [log\ p(x

[sh19910711]

"事後確率からのサンプルを得るには、遷移核が詳細釣り合い条件を満たす必要 / 遷移核: パラメータ空間において現在位置から、次にどこへ遷移するかを決める確率" 2017

[fenrir-naru]

MCMC