mcmc 马尔可夫链 蒙特卡罗算法具体参数

资 源 简 介

mcmc 马尔可夫链 蒙特卡罗算法具体参数

详 情 说 明

MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）是一种基于马尔可夫链的随机采样方法，通过构建平稳分布为目标分布的马尔可夫链来近似复杂概率分布。其核心参数根据算法类型有所不同，常见实现如PyMC3或Stan的help命令可查看具体参数。

对于Metropolis-Hastings算法，关键参数包括： 提议分布(Proposal Distribution)：决定状态转移的候选生成方式 初始值(Initial Value)：影响链的收敛速度 迭代次数(Iterations)：控制采样规模和计算成本 燃烧期(Burn-in)：排除链未稳定时的初始样本

对于Gibbs采样这类特殊MCMC，参数还涉及： 条件分布设定 变量更新顺序 块化(Blocking)策略

现代概率编程库通常封装了自适应调参机制，如自动调整提议分布的步长。通过help命令可查看具体实现文档，例如在PyMC3中可通过help(pm.sample)查看采样器的完整参数说明，包括并行链数(chains)、目标接受率(target_accept)等高级配置。