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- Sampling to simulate prediction
- posterior 에서 sampling 하는건 어떤 관계를 보이는가?
- 되게 애매한 챕터였음. posterior 에 대해서 깊게 탐구하는 내용인듯. 연습문제를 좀 풀어보는게 좋아보임..
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Posterior evidence X 가 주어졌을 때, A 가 발생할 확률을 나타내며, notation 은 다음과 같이 표기할 수 있다.
Rejection Sampling Rejection sampling 은 어떤 확률 밀도 함수 p(x) 에 대해, 다음과 같은 조건에서 효율적으로 sampling 을 수행할 수 있는 방법이다.
Posterior Predictive Distribution 사후 예측 분포 (posterior predictive distribution) 는 관측된 데이터를 조건으로 했을 때 관측될 가능성이 있지만 관측되지 않은 데이터에 대한 분포를 의미한다 p\left(x...
Ancestral Sampling graphical model 에서 사용되는 sampling 방식으로, 어떤 K 개의 노드 (variable) 이 존재할 때, 이에 대한 joint distribution p\left(x {1}, \ldots, x {K}\right) 을 sampling 으로 구하는 방식을 의미한다.
톰슨 샘플링이란 Thompson sampling(또는 TS) 은 Multi-Armed Bandit 의 exploration-exploitation 딜레마를 해결하기 위한 휴리스틱 policy 의 일종이다.
Inverse Transform Sampling Inverse transform sampling 는 어떤 확률 분포에서 해당 분포의 inverse cumulative distribution (또는 quantile function) F^{-1}(x) 를 활용해서 임의의 값을 생성하는 방법을 의미한다.
Gibbs Sampling Gibbs sampling 은 특정 multivariate 확률 분포에서 approximated 된 일련의 관찰값 (observations) 들을 획득하기 위한 MCMC 알고리즘으로, 직접적인 샘플링이 어려울 때 사용한다.
Bayesian Parameter Estimation via Variational Methods Reference paper: media.gradebuddy.com/documents/2174252/46d1109c-e29b-430a-ab39-e2c7a23ee915.pdf 위 paper 는...
Importance Sampling Importance sampling 은 효율적으로 기댓값을 추정하기 위해 고안된 방법이다. Why We Need IS? Rejection sampling 는 rejection 이 많을 경우 계산 비용이 많이드는 단점이 있다.
Sampling Distribution 표본 분포란, 임의의 샘플링 결과들에 의해 구해진 확률 분포를 의미한다.