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对于大多数模型，我们使用Metropolis或NUTS等采样MCMC算法。在PyMC中，我们习惯于存储MCMC样本的轨迹，然后使用它们进行分析。PyMC中的变分推断子模块有一个类似的概念：Empirical。这种近似方法为SVGD采样器存储粒子。独立SVGD粒子和MCMC样本之间没有区别。Empirical充当MCMC采样输出与apply_replacements或sample_node等全功能VI工具之间的桥梁。有关接口描述，请参见变分API快速入门。这里我们将只关注Emprical，并概述Empirical近似的特定内容。
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对于大多数模型，我们使用Metropolis或NUTS等采样MCMC算法。在PyMC中，我们习惯于存储MCMC样本的轨迹，然后使用它们进行分析。PyMC中的变分推断子模块有一个类似的概念：Empirical。这种近似方法为SVGD采样器存储粒子。独立SVGD粒子与MCMC样本之间没有区别。Empirical充当MCMC采样输出与apply_replacements或sample_node等全功能VI工具之间的桥梁。有关接口描述，请参见变分API快速入门。这里我们将只关注Emprical，并概述Empirical近似的特定内容。
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