MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样

Metropolis–Hastings算法是一种具体的MCMC方法，而吉布斯采样（Gibbs Sampling）是Metropolis–Hastings算法的一种特殊形式。二者在机器学习中具有重要作用，Bishop在他的机器学习经典之作PRML中也专门用了一章的篇幅来介绍随机采样方法。本文将结合R语言实例来探讨这两种算法的相关话题。本文是这个系列文章的最后一篇，主要介绍MCMC中的Metropolis–Hastings算法和吉布斯采样（Gibbs Sampling）方面的内容。

作为本系列文章的组成部分，也作为你阅读本文所必须的预备知识，希望各位读者确认已经对如下文章所谈之话题了然于心：

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