UCLA的Markov链之统计基础教程

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主要内容：
1. What is a Markov chain?
2. Some examples for simulation, approximate counting, Monte Carlo integration, optimization
3. Basic concepts in MC design: transition matrix, positive recurrence, ergodocity.

教学部门：Statistical Computing and Inference in Vision and Image Science

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关键词：Markov 基础教程 ucla Mark 统计基础