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在马尔可夫链蒙特卡罗算法(MCMC)-(二)中我们讲到给定一个概率平稳分布π, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵P。而只要解决这个问题，我们就可以找到一种通用的概率分布采样方法，进而用于蒙特卡罗模拟。本篇我们就讨论解决这个问题的办法：MCMC采样和它的易用版M-H采样。一.马尔科夫链的细致平稳条件在解决从平稳分布π, 找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵P之前，我们还需要先看看马尔科夫...

在马尔可夫链蒙特卡罗算法(MCMC)-(一)中，我们讲到了如何用蒙特卡罗方法来随机模拟求解一些复杂的连续积分或者离散求和的方法，但是这个方法需要得到对应的概率分布的样本集，而想得到这样的样本集很困难。因此我们需要本篇讲到的马尔科夫链来帮忙。一.马尔可夫链概述马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那...

作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。比如分解机(Factorization Machines)推荐算法，还有受限玻尔兹曼机（RBM），都用到了MCMC来做一些复杂运算的近似求解。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。MCMC方法是用来在...