Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2022
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 13: | Строка 13: | ||
* [[Media:Aduenko_map_estimate_for_mixture_of_linear_regressions2.zip|Лекция 3 (Воспоминание): Практика по EM и вариационному ЕМ-алгоритму.]] | * [[Media:Aduenko_map_estimate_for_mixture_of_linear_regressions2.zip|Лекция 3 (Воспоминание): Практика по EM и вариационному ЕМ-алгоритму.]] | ||
* [[Media:Aduenko2022HMC_vs_Var_EM.pdf|Лекция 4 (Воспоминание): Гамильтоновы методы Монте-Карло и сравнение с вариационным ЕМ-алгоритмом.]] | * [[Media:Aduenko2022HMC_vs_Var_EM.pdf|Лекция 4 (Воспоминание): Гамильтоновы методы Монте-Карло и сравнение с вариационным ЕМ-алгоритмом.]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko_var_em_and_elbo_for_mixture_of_linear_regressions.zip|Лекция 4 (Воспоминание): Практика вариационному ЕМ-алгоритму и сравнение с HMC.]] | ||
== Дополнительные материалы == | == Дополнительные материалы == |
Версия 11:28, 23 марта 2022
Байесовский выбор моделей
Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко (aduenko at phystech.edu; aduenko1 at gmail.com)
- Первая часть курса, прочитанная осенью 2021 года
- Короткий адрес страницы https://bit.ly/34UGdgP
- Лекция 1 (Доклад Никиты Линдеманна): Выбор априорного распределения, неинформативные априорное распределения и распределения Джеффриса.
- Лекция 2 (Воспоминание): ЕМ-алгоритм.
- Лекция 2 (Воспоминание): Практика по EM-алгоритму.
- Лекция 3 (Воспоминание): Вариационный ЕМ-алгоритм.
- Лекция 3 (Воспоминание): Практика по EM и вариационному ЕМ-алгоритму.
- Лекция 4 (Воспоминание): Гамильтоновы методы Монте-Карло и сравнение с вариационным ЕМ-алгоритмом.
- Лекция 4 (Воспоминание): Практика вариационному ЕМ-алгоритму и сравнение с HMC.
Дополнительные материалы
- См. последний слайд каждой лекции со списком литературы.
- David MacKay, 2005, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
- Christopher Bishop, 2006, Pattern Recognition and Machine Learning
- David Barber, 2014, Bayesian Reasoning and Machine Learning
- Daphne Koller and Nir Friedman, 2009, Probabilistic Graphical Models
- Kevin P. Murphy, 2012, Machine Learning: a Probabilistic Perspective
- Wainwright, M. J., & Jordan, M. I., 2008, Graphical models, exponential families, and variational inference.