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