Gibbs Sampling算法中的马氏链转移


以上算法收敛后,得到的就是概率分布p(x1,x2,⋯,xn)  的样本,当然这些样本并不独立,但是我们此处要求的是采样得到的样本符合给定的概率分布,并不要求独立。同样的,在以上算法中,坐标轴轮换采样不是必须的,可以在坐标轴轮换中引入随机性,这时候转移矩阵 Q 中任何两个点的转移概率中就会包含坐标轴选择的概率,而在通常的Gibbs Sampling 算法中,坐标轴轮换是一个确定性的过程,也就是在给定时刻t,在一根固定的坐标轴上转移的概率是1。 (完)

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