m**c
发帖数: 199 | 1 怎么样sample从下面的distribution
1. wN(0,1)+(1-w)N(1,1)
2. p(y|x)=C*p(x|y)p(y), 可以assume p(x|y)=N(y,1) and p(y)=N(0,1)
直接sample，不要先算distribution
谢谢！ | k*******a
发帖数: 772 | 2 1. 先 sample z~bernuolli(w), 然后如果 z=1 那么 sample N(0,1) 如果z=0那么
sample N(1,1)
2. 没看懂啊。。。 | g******2
发帖数: 234 | 3 2. 可以用rejection sampling，或者 metropolis-hasting 的方法 | m**c
发帖数: 199 | 4 metropolis-hasting应该可以。
可以先sample y~p(y),然后用 p(x|y)作为 weight,重新sample吗？
【在 g******2 的大作中提到】
: 2. 可以用rejection sampling，或者 metropolis-hasting 的方法
| i**z
发帖数: 194 | 5 2 用 MH 非常快
【在 m**c 的大作中提到】
: 怎么样sample从下面的distribution
: 1. wN(0,1)+(1-w)N(1,1)
: 2. p(y|x)=C*p(x|y)p(y), 可以assume p(x|y)=N(y,1) and p(y)=N(0,1)
: 直接sample，不要先算distribution
: 谢谢！
| i**z
发帖数: 194 | 6 1的话 R 里面有个 function， 好像是 sample(x,size,-- )直接把prob表达式代进去
【在 m**c 的大作中提到】
: 怎么样sample从下面的distribution
: 1. wN(0,1)+(1-w)N(1,1)
: 2. p(y|x)=C*p(x|y)p(y), 可以assume p(x|y)=N(y,1) and p(y)=N(0,1)
: 直接sample，不要先算distribution
: 谢谢！
| g******2
发帖数: 234 | 7 MH is not a resampling algorithm. You need to calculate the ratio P(y*|x)T(y
*->y)/(P(y|x)T(y->y*)),
where T(y*->y) is the transition probability from y* to y. Usually, people
choose random walk so that
T(y*->y)=T(y->y*).
For more details, you can look it up on wiki
【在 m**c 的大作中提到】
: metropolis-hasting应该可以。
: 可以先sample y~p(y),然后用 p(x|y)作为 weight,重新sample吗？
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