本文介绍了马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，强调其在机器学习、深度学习和自然语言处理中的应用。MCMC结合了蒙特卡罗方法和马尔科夫链，用于解决复杂问题的近似求解。文章详细讲解了蒙特卡罗方法的原理，包括概率分布采样、接受-拒绝采样，并讨论了其局限性，预示了马尔科夫链在解决这些问题中的作用。
MCMC(一)蒙特卡罗方法
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。比如我们前面讲到的分解机(Factorization Machines)推荐算法，还有前面讲到的受限玻尔兹曼机（RBM）原理总结，都用到了MCMC来做一些复杂运算的近似求解。下面我们就对
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