在复杂数据的高维空间中,如何高效地计算后验分布是一个充满挑战的问题。马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)的提出,为这个问题提供了一把高效的探险利器,为我们提供了一个解析复杂概率分布的高校路径。
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一尾“磕盐”小斗鱼,兼全声线CV小斗鱼+后期小斗鱼,某QS前十高校建筑系博士毕业,在学术圈摸爬滚打ing,偶尔开开小差的理想主义者
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