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后验分布是贝叶斯推理的本质,所有进一步的贝叶斯推断均可通过后验分布来完成.然而,应用统计实践中利用Bayes定理得到的后验密度经常是半共轭乃至复杂的、高维的.马氏链式蒙特卡洛(MCMC)方法为解决此问题提供了很好的思路.主要研究基于马氏链的蒙特卡洛采样技术基本算法和实现策略.
MCMC采样技术及其在贝叶斯推断上的应用
【摘 要】
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后验分布是贝叶斯推理的本质,所有进一步的贝叶斯推断均可通过后验分布来完成.然而,应用统计实践中利用Bayes定理得到的后验密度经常是半共轭乃至复杂的、高维的.马氏链式蒙
【机 构】
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宿州学院信息工程学院
【出 处】
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长沙大学学报
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(批准号:61702355),安徽省教育厅自然科学项目重点项目(批准号:KJ2018A0448),安徽省高等学校教学研究重大项目(批准号:2016JYXM1026),教育部产学合作协同育人项目(批准号:201802196005).
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