MCMC法（マルコフ連鎖モンテカルロ法）
確率分布からサンプルを生成する機械学習の手法で、
特にベイジアンネットワークなどの複雑な確率モデルの推論や近似に利用されます。
1. MCMC法の目的
MCMC法は、目的とする確率分布からランダムなサンプルを得ることを目指す。
これにより、確率分布の特性を近似的に理解したり、モデルの推論や予測を行ったりできる。
2. マルコフ連鎖
MCMC法では、マルコフ連鎖と呼ばれるランダムな遷移を利用する。
各状態がその状態の発生確率に比例するようにサンプルを生成するため、遷移確率が特定の条件を満たす必要がある。
これらの情報を踏まえると、MCMC法は複雑な確率モデルの推論や近似に有用な手法であり、
特にベイジアンネットワークなどの確率的グラフィカルモデルに応用される。