gibbs sampling

吉布斯采样（Gibbs Sampling）是一种用于估计复杂概率分布的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法。它通过在每次迭代中只改变一个变量的值，同时保持其他变量不变，从而有效地抽样出目标分布的样本。吉布斯采样的主要优点是可以高效地处理高维空间和复杂的条件分布，适用于各种统计模型和机器学习任务。然而，它也面临着收敛速度慢、需要人工调整参数等挑战。尽管如此，吉布斯采样仍然是贝叶斯统计和深度学习等领域中一种重要的采样技术。