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计算后验分布期望的传统数值计算方法是数值积分、拉普莱斯近似计算和蒙特卡洛（Monte Carlo）重要抽样。MCMC方法，即马尔可夫链——蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo)方法已经变成了非常流行的贝叶斯计算方法。一方面是由于它处理非常复杂问题的效率，另一方面是因为它的编程方法相对容易。
这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。