Matlab中dither的实现代码巢穴
贝叶斯证据计算的嵌套采样算法的
Python
实现。
该存储库是
Matthew
Pitkin
和
Joe
Romano
的基于
MATLAB
的
matlabmultinest
代码的一个端口,部分基于
Issac
Trotts
的“mininest.py”代码,可在
John
Skilling
的网站上找到。
这段代码的目的是重现matlabmultinest代码中作为例子给出的频率模型的贝叶斯证据计算。
这里的例程是用
Python
编写的,应该接受先验密度和似然函数作为参数,并且要求从先验密度生成样本的函数也作为参数传递。
PyNest.nested_sampler
函数应该通过使用差分进化(最初由
Storn
和
Price)生成建议,然后使用
Metropolis-Hastings
规则接受或拒绝这些建议,从而执行带有容差计算的嵌套采样。
这种类型的算法生成可逆马尔可夫链,以便从先验生成一些独立的样本,这取决于采取多少步骤来允许链忘记其起点。
最后,基于现有样本群中最低似然样本设置的硬截断值来接受或拒绝样本。
我对
matlabmu
2021-06-20 13:10:31
10KB
系统开源
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