在机器学习问题中，很多时候无法确定一个概率分布的具体密度函数，因而在对这种分布进行后续操作（例如，贝叶斯学派求后验概率时）时难度很大，无法进行。为了简化问题经常需要对这种复杂分布进行近似，从而方便计算或操作。目前常用的近似算法主要有三种：拉普拉斯近似、变分近似、Gibbs采样
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本文标题：Gibbs采样
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