吉布斯採樣是什麼意思
吉布斯採樣（Gibbs sampling）是一種蒙特卡洛方法，用於從複雜的聯合機率分布中抽樣。它是由斯坦利·吉布斯（Stanley Gibbs）在1984年提出的，是一種常見的抽樣技術，可以用於估算機率分布的某些特徵，例如均值、方差和分佈的形狀。
吉布斯採樣的原理是基於這樣一個事實：對於許多機率模型，直接從其聯合機率分布中抽樣是很困難的，但是從其條件機率分布中抽樣通常要簡單得多。在吉布斯採樣中，我們疊代地從每個變量的條件機率分布中抽樣，給定其他變量的值。
具體來說，吉布斯採樣的過程如下：
- 初始化數據集，為每個變量選擇一個隨機值。
- 對每個變量，根據其他變量的當前值，從其條件機率分布中抽樣一個新值。
- 重複步驟2，直到獲得足夠的樣本。
通過重複這個過程，我們可以生成一個長序列的樣本，這些樣本來自我們感興趣的聯合機率分布。這些樣本可以用來估算機率分布的某些特徵，例如通過計算樣本均值來估算總體均值。
吉布斯採樣是一種隨機抽樣方法，用於從複雜的聯合機率分布中抽樣。它通過疊代地從每個變量的條件機率分布中抽樣來工作，這通常比直接從聯合機率分布中抽樣要簡單。吉布斯採樣是一種常見的抽樣技術，用於統計學、機器學習和數據挖掘等領域。