Python蒙特卡罗MCMC:优化Metropolis-Hastings采样策略与Fisher矩阵计算参数推断应用—模拟与真实数据分析
本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果,特别阐述了两种有助于提升 Metropolis – Hastings 采样性能的新要素:跳跃因子的自适应算法以及逆 Fisher 矩阵的计算,该逆 Fisher 矩阵可用作提议密度。
本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果,特别阐述了两种有助于提升 Metropolis – Hastings 采样性能的新要素:跳跃因子的自适应算法以及逆 Fisher 矩阵的计算,该逆 Fisher 矩阵可用作提议密度。