边缘分布 编辑
边缘分布指在概率论和统计学的多维随机变量中，只包含其中部分变量的概率分布。
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吉布斯采样是统计学中用于马尔科夫蒙特卡洛的一种算法，用于在难以直接采样时从某一多变量概率分布中近似抽取样本序列。该序列可用于近似联合分布、部分变量的边缘分布或计算积分。某些变量可能为已知变量，故对这些变量并不需要采样。
置信度传播，又称为乘积和信息传递，是在贝叶斯网络、马尔可夫随机场等概率图模型中用于推断的一种信息传递算法。在给定已观测节点时，可以用该算法高效地计算未观测节点的边缘分布。置信度传播在人工智能、信息论中十分常见，已成功应用于低密度奇偶检查码、Turbo码、自由能估计、可满足性等不同领域。
置信度传播，又称为乘积和信息传递，是在贝叶斯网络、马尔可夫随机场等概率图模型中用于推断的一种信息传递算法。在给定已观测节点时，可以用该算法高效地计算未观测节点的边缘分布。置信度传播在人工智能、信息论中十分常见，已成功应用于低密度奇偶检查码、Turbo码、自由能估计、可满足性等不同领域。
吉布斯采样是统计学中用于马尔科夫蒙特卡洛的一种算法，用于在难以直接采样时从某一多变量概率分布中近似抽取样本序列。该序列可用于近似联合分布、部分变量的边缘分布或计算积分。某些变量可能为已知变量，故对这些变量并不需要采样。
吉布斯采样是统计学中用于马尔科夫蒙特卡洛的一种算法，用于在难以直接采样时从某一多变量概率分布中近似抽取样本序列。该序列可用于近似联合分布、部分变量的边缘分布或计算积分。某些变量可能为已知变量，故对这些变量并不需要采样。
吉布斯采样是统计学中用于马尔科夫蒙特卡洛的一种算法，用于在难以直接采样时从某一多变量概率分布中近似抽取样本序列。该序列可用于近似联合分布、部分变量的边缘分布或计算积分。某些变量可能为已知变量，故对这些变量并不需要采样。