1.随机算法
机器学习中的许多问题，很难得到精确的答案
这类问题很难用精确的确定性算法来解决
取而代之的是确定性的近似算法或蒙特卡罗近似方法
2.采样
许多工具基于从某种分布中进行采样
之后，用这些样本对目标量做一个蒙特卡罗估计
想要以较小的代价近似许多项的和或某个积分时，需要采样
加速一些很费事却易于处理的求和估计时，需要采样
当无法精确计算和或积分的时候，通常可使用蒙特卡罗采样来近似
重要采样
马尔可夫链蒙特卡罗方法
Gibbs采样
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本文标题：深度学习笔记—蒙特卡罗部分
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