贝叶斯统计是统计学的重要专业课程,而后验计算是本课程的重要组成部分。现有教材主要聚焦传统马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)采样算法,缺少对于一些新近发展起来的、计算效果更好的MCMC采样算法的讨论。为此,本...贝叶斯统计是统计学的重要专业课程,而后验计算是本课程的重要组成部分。现有教材主要聚焦传统马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)采样算法,缺少对于一些新近发展起来的、计算效果更好的MCMC采样算法的讨论。为此,本文探讨了将哈密顿蒙特卡洛(Hamiltonian Monte Carlo, HMC)采样算法引入课程体系,以期提升教学内容的前沿性与实用性,并锻炼学生的编程实践能力。从教学实践看,这一尝试取得了良好的教学效果,有效契合了人工智能背景下统计学人才的培养需求。展开更多
文摘贝叶斯统计是统计学的重要专业课程,而后验计算是本课程的重要组成部分。现有教材主要聚焦传统马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)采样算法,缺少对于一些新近发展起来的、计算效果更好的MCMC采样算法的讨论。为此,本文探讨了将哈密顿蒙特卡洛(Hamiltonian Monte Carlo, HMC)采样算法引入课程体系,以期提升教学内容的前沿性与实用性,并锻炼学生的编程实践能力。从教学实践看,这一尝试取得了良好的教学效果,有效契合了人工智能背景下统计学人才的培养需求。
