Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Метод выборки Гиббса — объяснение.

  • DataMListic
  • 2025-12-29
  • 2365
Метод выборки Гиббса — объяснение.
gibbs samplingmarkov chain monte carlomcmcprobability distributionsconditional probabilitystatistical samplingbayesian inferencemultivariate normalprobabilistic modelingstatisticsmachine learning foundationsmonte carlo methodsstochastic processesml mathstatistical learning
  • ok logo

Скачать Метод выборки Гиббса — объяснение. бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Метод выборки Гиббса — объяснение. или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Метод выборки Гиббса — объяснение. бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Метод выборки Гиббса — объяснение.

Метод выборки Гиббса — это метод Монте-Карло на основе цепей Маркова, используемый для генерации выборок из сложных многомерных вероятностных распределений путем итеративной выборки из условных распределений. В этом видео объясняется, как работает метод выборки Гиббса на примере двумерного нормального распределения, почему условная выборка делает решаемыми задачи с высокой размерностью и когда алгоритм может дать сбой из-за плохого перемешивания или несвязанных областей вероятностей. Идеально подходит для понимания MCMC, вероятностного моделирования и основ статистического машинного обучения.

Похожие видео
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Матрица Гессе:    • The Hessian Matrix - Explained  
Матрица Якоби:    • The Jacobian Matrix - Explained  
Байесовская оптимизация:    • Bayesian Optimization  
Настройка гиперпараметров: поиск по сетке против случайного поиска:    • Hyperparameters Tuning: Grid Search vs Ran...  
Трюк с ядром:    • The Kernel Trick  
Кросс-энтропия - объяснение:    • Cross-Entropy - Explained  
Объяснение Dropout:    • Dropout in Neural Networks - Explained  
Переобучение против недообучения:    • Overfitting vs Underfitting - Explained  
Почему модели переобучаются и недообучаются — компромисс между смещением и дисперсией:    • Bias-Variance Trade-off - Explained  
Метод наименьших квадратов против метода максимального правдоподобия:    • Least Squares vs Maximum Likelihood  
Содержание
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
00:00 - Введение
00:45 - Условные распределения
01:05 - Выборка Гиббса алгоритм
02:10 - Возможные подводные камни
03:03 - Резюме
03:22 - Заключение

Подписывайтесь на меня
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
🐦 X: @datamlistic https://x.com/datamlistic
📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic  
📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic  
👔 Linkedin:   / datamlistic  

Канал Поддержка
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;)

Если вы также хотите поддержать канал финансово, пожертвование в размере стоимости чашки кофе всегда приветствуется! (полностью необязательно и добровольно)
► Patreon:   / datamlistic  
► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq
► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281
► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5
► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a

#gibbssampling #цепьмарковамонтекарло #теориявероятности #машинноеобучение #статистика

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]