用马尔可夫链蒙特卡洛方法轻松理解概率分布采样
2025-04-16
本文深入浅出地解释了马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法，它是一种用于从复杂概率分布中进行采样的强大技术。文章以通俗易懂的语言，通过一个模拟婴儿名字概率分布的例子，阐述了MCMC解决采样难题的原理。作者巧妙地将MCMC方法比作在图上进行随机游走，并利用马尔可夫链的平稳分布定理，解释了如何构造一个马尔可夫链，使其平稳分布恰好是我们想要采样的概率分布。最后，文章还介绍了Metropolis-Hastings算法，这是一种常用的MCMC算法，并证明了其有效性。