[Zk] 10.6.2014
Napsal: 10. 6. 2014 10:11
Bayesovská síť - definovat, popsat odvozování v ní - exaktní metody (enumerace, eliminace proměnných) a aproximační metody (zamítání, vážení, MCMC).
Ptal se na:
proč BS a ne jiné metody (např - úplná distribuční fce) : paměť
Na co se vůbec ptáme: P(X|e)
Jak zjistíme ze vzorků odpověď na to na co se ptáme: P(X|e) = N(X,e) / N(e)
Rozdíl MCMC oproti předchozím: začínám už od nějakého generovaného vzorku a pak ho jen "opravuju"
Měl jsem tam jen jediný vztah: P(x1,…,xn) = limN→∞ (N(x1,…,xn)/N) a jediný algoritmus - na enumeraci (algoritmy na aproximační jsem nepsal) a ten se mnou projel a ptal se jestli záleží v jakém pořadí budu brát proměnné (ano, potřebuju znát jejich rodiče). Výsledek za 2 protože jsem nevěděl odpověď na MCMC otázku a neměl jsem tam eliminaci proměnných.
Ptal se na:
proč BS a ne jiné metody (např - úplná distribuční fce) : paměť
Na co se vůbec ptáme: P(X|e)
Jak zjistíme ze vzorků odpověď na to na co se ptáme: P(X|e) = N(X,e) / N(e)
Rozdíl MCMC oproti předchozím: začínám už od nějakého generovaného vzorku a pak ho jen "opravuju"
Měl jsem tam jen jediný vztah: P(x1,…,xn) = limN→∞ (N(x1,…,xn)/N) a jediný algoritmus - na enumeraci (algoritmy na aproximační jsem nepsal) a ten se mnou projel a ptal se jestli záleží v jakém pořadí budu brát proměnné (ano, potřebuju znát jejich rodiče). Výsledek za 2 protože jsem nevěděl odpověď na MCMC otázku a neměl jsem tam eliminaci proměnných.