**MCMC**
[Markov Chain](https://texonom.com/markovchain-497b662ec8cd4bba84c4d947067d717f) [Monte Carlo Method](https://texonom.com/monte-carlo-method-9e3e9708b973488eb0f6f3e5c66c852e) [Metropolis Algorithm](https://texonom.com/metropolis-algorithm-5af42c3e93a64159a2016705eb71ef4c) 


## **Markov chain Monte Carlo**
통계적인 특성을 이용해 무수히 뭔가를 많이 시도해본다는 의미로 Monte Carlo라는 이름
통계학의 특성 상 무한히 많은 [Simulation](https://texonom.com/simulation-e039940aa59f4efc8f6b4cefbe1d2673)을 거쳐야만 진짜 정답이 뭔지 알 수 있지만, 그렇게 하기가 현실적으로 어렵기 때문에 Finite 시도만으로 정답을 추정하자
첫 샘플을 랜덤하게 선정한 뒤, 첫 샘플에 의해 그 다음번 샘플이 추천되는 방식의 시도 반복
여기서 추천되는 방식이 각자 다르고 Markov chain에서 Monte Carlo는 Metropolis Algorithm 이용
### **MCMC Notion**
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> [Markov Chain Monte Carlo](https://angeloyeo.github.io/2020/09/17/MCMC.html)

> [Untitled](https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain_Monte_Carlo)





