Markov chain Monte Carlo

Les méthodes MCMC sont une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité. Ces méthodes se basent sur le parcours de chaînes de Markov qui ont pour lois stationnaires les distributions à échantillonner.

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Probabilités

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Les méthodes MCMC (pour Markov chain Monte Carlo) sont une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité. Ces méthodes se basent sur le parcours de chaînes de Markov qui ont pour lois stationnaires les distributions à échantillonner.

Certaines méthodes utilisent des marches aléatoires sur les chaînes de Markov (Algorithme de Metropolis–Hastings (en) , Échantillonnage de Gibbs (en) ), tandis que d'autres algorithmes, plus complexes, introduisent des contraintes sur les parcours pour essayer d'accélérer la convergence (Monte Carlo Hybride, Surrelaxation successive)

Ces méthodes sont surtout appliquées dans le cadre de l'inférence bayésienne.

Voir aussi

Méthode de Monte-Carlo

D'autres échantillonnages de distribution

Bibliographie

(en) Christophe Andrieu, An Introduction to MCMC for Machine Learning, Kluwer Academic Publishers, 2003

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