一般的贝叶斯统计推断是针对简单的先验得到后验的结果;
然而出现一个问题,高维参数、复杂先验分布得到复杂的后验分布。这个用贝叶斯方法就会很复杂;
针对这种情况就出现了MCMC:
前一个MC,产生随机数来解决计算问题,
后一个MC,利用markov Chainde的平稳分布实现对复杂后验分布的抽样
,很大的迷糊,蒙特卡洛与马尔科夫链是怎样结合的。
可以简单通俗说明下吗??
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楼主: joy0519
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[交流讨论] MCMC(蒙特卡洛与马尔科夫链) |
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