Sat 03 February 2018

Markov Chain Monte Carlo (MCMC)방법에서는 Sampling 하고자 하는 분포가 있을 때, 임의의 분포의 Sample들로 부터 출발해서 Markov Transition을 반복한다. 그리고 충분한 반복 후에 Sample들이 원하는 분포로 수렴하도록 Markov Chain을 디자인한다. 그런데 이러한 번거로운 방법이 분포를 직접 근사하는 Rejection Sampling에 비해서 과연 어떤 점이 좋은 것일까?

Monte Carlo Sampling에 있어서 …

Category: Bayesian Machine Learning Tagged: MCMC Personal Thoughts

comments