发现与发明 › 20 世纪
Gibbs sampling
算法
吉布斯采样 是统计学中用于马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)的一种算法,用于在难以直接采样时从某一多变量概率分布中近似抽取样本序列。该序列可用于近似联合分布、部分变量的边缘分布或计算积分(如某一变量的期望值)。某些变量可能为已知变量,故对这些变量并不需要采样。
摘自维基百科「吉布斯采样」,CC BY-SA 4.0
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