Markov Chain Monte Carlo
マルコフ連鎖モンテカルロ法。直接サンプリングが困難な確率分布(特に事後分布)からサンプルを得るための手法群。マルコフ連鎖を構築し、その定常分布が目標分布と一致するようにすることで、長期的にサンプルの頻度が目標分布に比例するようにする。GibbsサンプリングやMetropolis-Hastingsが代表的な実装。
「事後分布の地形を、正規化定数なしに歩き回るための手法」
「マルコフ連鎖の定常分布として事後分布が得られる」