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MCMC (马尔可夫链蒙特卡洛)
一类采样算法，通过构建一个以后验分布为平稳分布的马尔可夫链，在复杂的图形模型中进行近似推断。
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Metropolis-Hastings算法
通用的MCMC算法，使用提议分布生成新状态，并根据概率准则接受或拒绝这些提议，确保收敛到目标分布。
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预热期
MCMC采样的初始阶段，在此期间的样本被忽略，因为链尚未达到其平稳分布，消除了初始状态的影响。
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混合时间
马尔可夫链充分接近其平稳分布所需的迭代次数，衡量MCMC算法的收敛速度。
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拒绝采样
直接采样技术，从包络分布生成候选样本，并以与目标密度/包络密度比成正比的概率接受它们。
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重要性采样
蒙特卡洛方法，使用重要性权重来校正从不同于目标分布的提议分布采样时引入的偏差。
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顺序蒙特卡洛
用于序列模型中推断的算法集合（粒子滤波器），使用加权粒子集合来近似序列分布。
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哈密顿蒙特卡洛
先进的MCMC变体，使用哈密顿力学提出远距离状态，具有高接受概率，减少样本的自相关性。
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Gelman-Rubin 诊断
一种统计方法，通过比较马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）链的链内方差和链间方差来评估其收敛性，当值接近1时表示已收敛。
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稀释
一种技术，通过只保留MCMC样本的一个子集来减少自相关性和存储需求，通常的做法是保留每第k个样本。
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近似证据推断
用于估计图模型中边际似然（证据）的方法，对模型选择和贝叶斯计算至关重要。
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切片抽样
一种MCMC技术，通过引入辅助变量来简化对复杂分布的抽样，尤其适用于多峰分布。
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Blackwell-MacQueen 算法变体
一种用于狄利克雷过程的序列抽样算法，根据Blackwell-MacQueen预测分布生成样本。
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对偶抽样
一种方差缩减技术，利用负相关的样本对来提高蒙特卡洛估计的效率。
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