Марковський ланцюг Монте-Карло
Markov Chain Monte Carlo, або MCMC, поєднує ідеї моделювання Монте-Карло з властивістю марковських ланцюгів зближуватися до сталого стану. Це дає змогу отримувати вибірки з будь-якого, навіть невідомого, апостеріорного розподілу. Перевірмо вашу інтуїцію щодо MCMC!
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівський аналіз даних у Python
Практична інтерактивна вправа
Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ
Почати вправу