Data Science, Statistics, Python, Sampling.
當然，普通形式的吉布斯採樣並不完美，如果條件分布不好求，我們仍然難以透過程式實作，因此我們需要加入一些輔助用變量。 其中 u 必須要有方便抽樣的聯合分布，根據上面的算式，此時 x 的邊際分布就等於目標分布 f(x)，因此我們可以透過 g(u, x) 當作提議分布來產生隨機數，而當然選擇輔助變量非常重要，其聯合分布既然要好抽樣，一個簡單的選擇為均勻分布，此時 : 整個分布的撰寫就變得如此簡潔有力，一維圖解如下 : 這圖我拉好久…XD 總而言之，我們就可以嘗試來實作看看，假設我們目標產生一個二元的高斯分布 (python 有包可以調用，但這邊我們用 Gibbs 試試看): Source :