3. MCMC算法

上面說了這么多采樣方法，其實(shí)最終要突出的就是 MCMC 的過人之處。
MCMC的絕妙之處在于：通過穩(wěn)態(tài)的Markov Chain進(jìn)行轉(zhuǎn)移計(jì)算，等效于從$p(x)$分布采樣。

MCMC是一種利用馬爾可夫鏈機(jī)制在探索狀態(tài)空間X的同時(shí)生成樣本 x ( i )

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的8. An Introduction to MCMC for Machine Learning (3)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。