gibbs sampling

吉布斯采样（Gibbs Sampling）是一种用于估计复杂概率分布的统计方法。它通过在每次迭代中从当前分布中抽取样本，然后根据这些样本更新分布参数，从而逐渐逼近目标分布。吉布斯采样的主要优点是可以处理高维空间和复杂的依赖关系，适用于无法直接采样的情况。然而，吉布斯采样的收敛速度较慢，可能需要较多的迭代次数才能获得准确的结果。此外，选择合适的初始值对吉布斯采样的结果也有很大影响。尽管如此，吉布斯采样在许多实际应用中仍然具有广泛的应用前景，如机器学习、贝叶斯推断等领域。