Metropolis–Hastings算法是一種具體的MCMC方法，而吉布斯採樣（Gibbs Sampling）是Metropolis–Hastings算法的一種特殊形式。兩者在機器學習中具備重要做用，Bishop在他的機器學習經典之做PRML中也專門用了一章的篇幅來介紹隨機採樣方法。本文將結合R語言實例來探討這兩種算法的相關話題。本文是這個系列文章的最後一篇，主要介紹MCMC中的Metropolis–Hastings算法和吉布斯採樣（Gibbs Sampling）方面的內容。web
做爲本系列文章的組成部分，也做爲你閱讀本文所必須的預備知識，但願各位讀者確認已經對以下文章所談之話題了然於心：算法