Data Science, Statistics, Python, Sampling.
有時候十分難以抽樣。此外，在大多數的情況下，觀察樣本與參數皆為隨機變量 : 這是比較完整的表達式。為甚麼要寫成這樣 ? 原因有幾個，其一、這樣的表達式能夠拓展到更高維度，很好地解決了我們上一篇難以事先從 f(t) 中取樣的問題。其二、這樣的表達式能夠計算邊際分布與後驗分布，對許多算法的推導上很有幫助。而這兩者都可以很好地透過一個叫做馬可夫鏈蒙地卡羅的方法來解決 (Markov Chain Monte Carlo，MCMC)，前者馬可夫鏈用以從目標分布中抽樣，後者蒙地卡羅用以模擬。 【馬可夫鏈性質與模擬 Properties and Simulation of Markov Chain】