2022/4/17-2022/5/10
实现自适应的MCMC方法（Adaptive Metropolis Algorithm）
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MCMC简介MCMC方法是基于贝叶斯理论框架，通过建立平衡分布为 π ( x ) pi(x) π(x)的马尔可夫链，并对其平衡分布进行采样，通过不断更新样本信息而使马尔可夫链能充分搜索模型参数空间，最终收敛于高概率密度区，因此，MCMC方法是对理想的贝叶斯推断过程的一种近似。MCMC方法的关键是如何构造有效的推荐分布，确保按照推荐分布抽取的样本收敛于高概率密度区。
MCMC方
