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關於MCMC方法在貝葉斯結構學習中的一些理解
時間 2020-12-24
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MCMC方法的關鍵是通過構造平穩分佈爲P的馬爾科夫鏈來產生樣本。在貝葉斯網絡中,產生的樣本就是各個貝葉斯結構,通過產生的樣本(這些結構)中,選取可行的結構。關鍵的部分就在於如何僅僅通過訓練集(每個節點一系列狀態),來得到採樣樣本(最終結構)。 MH算法是MCMC算法的重要代表,MH是通過上一輪採樣結果來採樣,獲得候選樣本,但是這個樣本有可能被拒絕掉,爲什麼會被拒絕掉呢?因爲算法中規定
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