gibbs sampling_final

Gibbs Sampling是一种用于估计复杂概率分布的统计技术。它通过在每次迭代中只采样一个变量，然后基于该变量的当前值更新其他变量的概率分布来工作。这种方法可以有效地处理高维问题和复杂的依赖关系。Gibbs Sampling通常用于贝叶斯统计和机器学习中，特别是在马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法中。尽管Gibbs Sampling在理论上是收敛的，但在实际应用中可能需要很长时间才能达到稳定状态。为了加速收敛，可以使用一些改进的技术，如预热阶段、并行计算和调整采样步长等。总之，Gibbs Sampling是一种强大且灵活的工具，可用于解决各种概率建模问题。