概率论中密度函数变换

这个马氏链蒙特卡洛方法，我这实在是感觉太难了，脑阔疼。不过终于找到一本书详细介绍这个方法《模式识别与机器学习》马春鹏 这个版本的，讲得很详细。就是看不懂。只能一点点慢慢看。 在看的过程中，有许多概率论的知识忘记了。所以就重新回顾了一下这个密度函数变换的知识。 其中h(y)是y=g(x)的反函数  这是比较正统的密度函数转换公式，当然这个前提条件是g(·)必须是严格单调函数。所以说适用范围是有限的。

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