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Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始散布 成比例的轨迹。

首先，指标是什么？MCMC 的指标是从某个概率分布中抽取样本，而不须要晓得它在任何一点的确切概率。MCMC 实现这一指标的形式是在该散布上 “ 彷徨 ”，使在每个地点破费的工夫与散布的概率成正比。如果 “ 彷徨 “ 过程设置正确，你能够确保这种比例关系（破费的工夫和散布的概率之间）得以实现

为了可视化算法的工作原理，咱们在二维中实现它

plt.style.use('ggplot')

首先，让咱们创立并绘制任意指标散布

tart = np.append

plt.hist
plt.text

当初让咱们写出算法。请留神，咱们将原始数据分箱计算给定点的概率。这是算法如何工作的粗略概念

• 抉择散布上的一个随机地位
• 提议散布上的一个新地位
• 如果提议的地位比以后的地位有更高的绝对概率，就跳到这个地位（即把以后地位设置为新地位）
• 如果不是，兴许还是跳。依然跳的概率与新地位的概率低多少成正比
• 返回算法所到过的所有地位 

def gees:

    daa = d.astype
    np.bincount # 产生一个范畴为 (i,i+1) 的计数数组
    np.array(\[\])
    
    crnt = int
    for i in xrange(n_ms):
        trs = np.append
        # 最终创立一个函数，抉择一个好的跳跃间隔
        # 如果以后地位的 p 很低，就把跳转的间隔变大
        poo = int
        # 确保咱们不来到边界
        while rood  data.max or ppsd < data.min:
            pood = int

      
        if a > 1:
            cuent = prosed
        else:
            if np.random.random<= a:
                curnt = ppse

traces = get_traces(target, 5000)

# 绘制指标分布图和轨迹分布图

plt.hist
plt.subplot(2,1,2)
plt.hist
plt.tight_layout
plt.show

不仅轨迹的散布十分靠近理论散布，样本均值也十分靠近。绘制的样本点少于 5000 个，咱们十分靠近于近似指标散布的形态。

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