用Python實現馬爾可夫鏈蒙特卡羅
在過去的幾個月裡，我在資料科學領域裡遇到一個術語：馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）。在部落格或文章裡，每次看到這個語，我都會搖搖頭，有幾次我試著學習MCMC和貝葉斯推理，但每次一開始，就很快放棄了。我學習新技術的方式都是把它應用到一個實際問題上。
通過使用一些資料和一本應用實戰的書（Bayesian Methods for Hackers），我終於通過一個實際專案弄懂了MCMC。像往常一樣，當把這些技術概念應用到實際問題中時，理解它們要比閱讀書上的抽象概念更容易。本文通過介紹Python中的MCMC實現過程，最終教會了我使用這個強大的建模和分析工具。
本專案的完整程式碼和相關資料在GitHub
介紹
實際生活中的資料永遠不是完美的，但我們仍然可以通過正確的模型從噪音資料中提取有價值的資訊。
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