Importance Sampling 可以通过平均权重（非标准化分布与重要性分布的比率）来估计归一化常数。无论如何，MCMC算法也可以估计归一化常数吗？
MCMC算法可以估计配分函数（归一化常数）吗？
机器算法验证
估计
马尔可夫链蒙特卡罗
2022-03-31 08:49:32
1个回答
虽然我对较早的 X 验证问题提供了详细答案，但让我在这里回忆一下，除了重要性采样之外，还有许多近似归一化常数的方法：
- Chib（1994）（或候选人）的公式
- Gelfand 和 Dey (1995) 的表示，其中包括臭名昭著的调和平均估计器
- 粒子滤波器和顺序蒙特卡罗
- 嵌套抽样
- 可逆跳跃 MCMC
- 路径采样或热力学积分
- 桥式采样
- Geyer (1994) 逻辑回归
- Savage-Dickey 表示法
其中一些是无偏见的，其中大部分在Chen、Shao 和 Ibrahim (2001)中有描述。
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