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近似贝叶斯计算

近似贝叶斯计算方法（也称为似然自由推断方法），是一组为在似然函数难以处理或计算成本高的情况下推断后验分布而开发的技术。这并不意味着似然函数不是分析的一部分，只是我们在近似似然函数，因此得名ABC方法。

近似贝叶斯计算方法（也称为似然自由推断方法），是一组为在似然函数难以处理或计算成本高的情况下推断后验分布而开发的技术。这并不意味着似然函数不是分析的一部分，只是我们在近似似然函数，因此得名ABC方法。

近似贝叶斯计算方法（也称为似然自由推断方法），是一组为在似然函数难以处理或计算成本高的情况下推断后验分布而开发的技术。这并不意味着似然函数不是分析的一部分，只是我们在近似似然函数，因此得名ABC方法。

近似贝叶斯计算方法（也称为似然自由推断方法），是一组为在似然函数难以处理或计算成本高的情况下推断后验分布而开发的技术。这并不意味着似然函数不是分析的一部分，只是我们在近似似然函数，因此得名ABC方法。

使用标准的MCMC方法从具有多个峰值的分布中采样可能会很困难，甚至是不可能的，因为马尔可夫链通常会卡在其中一个最小值中。顺序蒙特卡罗采样器（SMC）是解决这个问题的一种方法。

使用标准的MCMC方法从具有多个峰值的分布中采样可能会很困难，甚至是不可能的，因为马尔可夫链通常会卡在其中一个最小值中。顺序蒙特卡罗采样器（SMC）是解决这个问题的一种方法。

使用标准的MCMC方法从具有多个峰值的分布中采样可能会很困难，甚至是不可能的，因为马尔可夫链通常会卡在其中一个最小值中。顺序蒙特卡罗采样器（SMC）是解决这个问题的一种方法。

使用标准的MCMC方法从具有多个峰值的分布中采样可能会很困难，甚至是不可能的，因为马尔可夫链通常会卡在其中一个最小值中。顺序蒙特卡罗采样器（SMC）是解决这个问题的一种方法。