Data Science, Statistics, Python, Sampling.
進入這裡之後，我們考慮狀態為連續的情況，前述的狀態都為離散的，計算相對簡單一些，但真實情況來說，很多時候要考慮連續狀態。 Metropolis-Hastings (以下簡稱 MH 算法)是上世紀 50 年代提出的經典算法，從基礎的 MCMC 上做出了一些改進，我們先看步驟 : 一、創造提議分布 g(x)； 二、從該提議分布 g(x) 裏頭產生候選狀態 J 三、若 J 被接受，則下一狀態為 J，否則停留在當前狀態 I 細心的讀者很快發現，這與剛才的 MCMC 方法不是完全一模一樣嗎 ? 沒錯，還記得我們剛才提到 MCMC 方法的缺陷在於容易出現接受率過低的問題，MH