slice sampling

Slice sampling 是一种用于连续分布的贝叶斯推断的马尔可夫链蒙特卡洛方法。它通过在目标分布上进行水平切片来进行采样，而不需要提议分布。slice sampling的优点是其相对简单的实现和能够自适应地调整步长。它通常用于处理高维和复杂的分布，因为它不需要事先指定一个提议分布。
这种方法从一个随机的位置开始，在概率分布上的等高线上将其水平切分。然后在给定这个水平切片上采样。接着，更新参数并移动到下一个切片，直到获得所需数量的样本。因此slice sampling不需要指定提议分布，而是通过动态地切片来自适应地调整步长。
slice sampling的一个重要的应用是在贝叶斯统计推断中，它可以用来估计未知参数的后验分布。它也被用于机器学习和模式识别的问题中，如回归分析、聚类等方面。
总的来说，slice sampling是一种非常有用的概率推断方法，能够适应各种类型的分布，而不需要指定提议分布，因此得到了广泛的应用。