Аппроксимация Лапласа (пример)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Аппроксимация Лапласа - простой, но широко используемый способ нахождения нормального (Гауссово) распределения для апроксимации заданой плотности вероятности.

Семплирование

Семплирование – процесс выбора подмножества наблюдаемых величин из данного множества, для дальнейшего его анализа. Одно из основных приминений методов семплирования заключается в оценке мат. ожидания сложных вероятностных распределений: E[f]=\int f(z)P(z) dz, для которых тяжело делать выборку непосредственно из распределения p(z). Однако, можно подсчитать значение p(z) в любой точке z. Один из наиболее простых методов подсчета мат. ожидаия – разбить ось z на равномерную сетку и подсчитать интеграл как сумму E[f] ≅\sum_{l=1}^{L} f(z^{(l)})P(z^{(l)}) dz. Существует несколько методов семплирования для создания такой выборки длинны L ???.

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BF%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BA%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%9B%D0%B0%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B0_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29»
Личные инструменты