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上传时间: 2020-08-01
详细说明：MH算法在参数空间随机取值，作为起始点。按照参数的概率分布生成随机的参数，按照这一系列参数的组合，计算当前点的概率密度。依据当前点和起始点概率密度比值是否大于(0,1)之间的随机数来判断是否保留当前点。若当前点的概率密度大于该随机数，就称这种状态为接受状态，此时，在满足参数概率分布的前提下，继续随机抽取参数的组合，作为下一点，计算下一点的概率密度，并计算下一点概率密度和概率密度的比值，并继续循环。若当前点不能被接受，则继续在满足参数概率分布的前提下，继续生成随机数，作为新的参数组合，直到参数组合能够被接受为止。
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