Markov Chain Monte Carlo
Även kallat MCMC eller random walk Monte Carlo är en grupp algoritmer som blandannat används inom statistisk lära för att simulera fördelningar. Man kan säga att man tar Markov kedjan och utgår från ett antal slumpade startpunkter och sedan gör ett antal gå-iterationer på detta för att nå ett optimalt värde. Några MCMC-algoritmer är: Metropolis, Metropolis-Hastings, och Gibbs Sampling.
Vidare läsning:
Inga kommentarer:
Skicka en kommentar