随机模拟:马尔可夫链中的蒙特卡洛推断采样法MCMC「1」
cac55 2024-10-03 17:49 20 浏览 0 评论
最近学习了机器学习中的马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, 简称MCMC) 相关的知识。
主要内容包括:
【1】蒙特卡洛原则,及其应用于采样的必要性
【2】用于求解最大似然、近似推断、期望问题的经典采样算法:Metropolis-Hastings,Rejection,Importan,Metropolis和Gibbs算法。
【3】马尔可夫链各个性质在蒙特卡洛采样问题中的应用,包括同质性,平移不变性
————————————————【1】——————————————————
MC采样的基本想法是,选择一个样本,用一个简单问题近似复杂的混合问题。对于一个复杂分布,使用从中获得的样本来表示该分布,而不是直接猜测该分布。
首先学习复杂分布与近似推断approximate inference的例子:
【需要采样的第一类场景】贝叶斯推断与学习:假设未知变量x,已知数据y,下列难以处理的整合问题是贝叶斯统计的中心问题。
1、正态化问题
已知p(x)先验,似然p(y|x),为求得后验概率p(x|y),需要计算贝叶斯理论中的正态系数:
这个分母也就是对似然和先验关于x求边缘分布,得到p(y)。由于分母不能直接计算,转而从P(x|y)后验分布中采样,之后用采样的样本们表示此分布。更多的样本来自后验概率大的情况。近似推断在这里就是用样本的集合近似后验概率分布,而不是使用上图中公式直接计算之。
2、边缘分布问题
给定一个具有隐变量z的联合分布(x,z)-y,求边缘后验(边缘概率分布)P(x|y),需对隐变量z积分。若z维度过高,则难以处理。从该分布中采样而非求积分。
3、求期望
假定目的为获取如下格式的描述统计结果:
求该条件概率的期望需要对x作条件积分,当x高维时难以处理。上式的含义为,给定y,特化了x的集合,只对这种情况下的x求期望。
【需要采样的第二类场景】优化,通常直接计算所有方案取最优是不可计算的。
【蒙特卡洛原则】从定义在一个很高维度空间的变量X的目标概率密度函数p(x)中,独立同分布地抽取样本xi N次。这N个样本被用来近似目标概率密度函数,使用如下的经验点质量函数(empirical point-mass function):
经验点质量函数-计算x取某个特定值的概率。
【大数弱定律】当n趋近正无穷时,样本均至值按照概率收敛期望(真实分布均值)。但仍存在一个间隔。
【大数强定律】当n趋近正无穷时,样本均至值几乎完全收敛期望(真实分布均值)。
P(x)可能是一个非常复杂的分布,从X中抽取N个样本xi,函数f的样本均值逼近函数f在x上的期望(应用强大数定律)。
若此f(x)的方差(population variance总体方差)不是无穷大,且等于Ep(x)[f(x)^2]-I(f)^2,则IN(f)样本均值f的方差为f(x)的方差/N。样本方差是总体方差的1/N。
【中心极限定理】样本估计f和真实f的差,在N趋向正无穷时趋向0。差*sqrt(N)服从N(0,总体方差)。
x_ =argmax P(xi) xi来自N个样本之一。
【非参数表示】
概率分布可以被参数表示为分布及其参数,也可以被从该分布中抽取的假设/样本集合表示。非参数表示的优点有不限制分布的类型。
至此,明白了MC原则和抽样的必要性,【2】将解决怎么从函数/分布里抽样的问题。
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