Ua hoʻohana nui ʻia ke ʻano ikaika o ka helu Bayesian i nā ʻano aʻoaʻo he nui, me ke aʻo ʻana i ka mīkini.
Hāʻawi ka helu Bayesian i kahi ʻano maʻalahi a me ka probabilistic o ka inference, ʻokoʻa me nā helu helu kahiko, e hilinaʻi ana i nā ʻāpana hoʻonohonoho a me nā helu kuhi.
Hiki iā mākou ke noʻonoʻo i ka ʻike i loaʻa a hoʻololi i ko mākou mau manaʻo ke hiki mai ka ʻike hou.
Hāʻawi ka helu Bayesian iā mākou i ka hiki ke hana i nā hoʻoholo ʻike ʻoi aʻe a huki i nā hopena hilinaʻi ma o ka ʻae ʻana i ka maopopo ʻole a me ka hoʻohana ʻana i nā puʻunaue kūpono.
Hāʻawi nā ala Bayesian i kahi manaʻo kūʻokoʻa no ka hoʻohālike ʻana i nā pilina paʻakikī, ka mālama ʻana i nā ʻikepili i kaupalena ʻia, a me ka hoʻoponopono ʻana i ka overfitting i loko o ka pōʻaiapili. aʻo aʻo.
E nānā mākou i ka hana o loko o ka helu Bayesian ma kēia ʻatikala, a me kāna mau hoʻohana a me nā pōmaikaʻi i ke kula o ka mīkini aʻo.
Hoʻohana maʻamau ʻia kekahi mau manaʻo koʻikoʻi i ka helu Bayesian i ka Machine Learning. E nānā kāua i ka mea mua; ʻO Monte Carlo Method.
ʻO Monte Carlo Method
Ma nā helu helu Bayesian, pono nā ʻenehana Monte Carlo, a he mau mea koʻikoʻi ko lākou no nā noi aʻo mīkini.
Hoʻokumu ʻo Monte Carlo i ka hana ʻana i nā laʻana like ʻole mai ka puʻunaue like ʻole a hiki i nā helu paʻakikī e like me ka integral a i ʻole ka puʻunaue hope.
Hāʻawi ka Monte Carlo Method i kahi ala kūpono i ka helu ʻana i ka nui o ka hoihoi a me ka ʻimi ʻana i nā wahi kikoʻī kiʻekiʻe ma o ka hoʻāʻo pinepine ʻana mai ka puʻunaue ʻana o ka hoihoi a me ka awelika o nā ʻike.
Ma muli o nā hoʻohālikelike helu helu, kōkua kēia ʻenehana i ka poʻe noiʻi e hoʻoholo i ka ʻike, e helu i ka maopopo ʻole, a e loaʻa i nā ʻike paʻa.
E hoohana ana ia Monte Carlo no ka helu pono
ʻO ka helu ʻana i ka puʻunaue hope ma nā helu Bayesian e koi pinepine i nā hoʻohui paʻakikī.
ʻO ka hoʻohālikelike kūpono o kēia mau mea hoʻohui i hāʻawi ʻia e ka ʻenehana Monte Carlo e hiki ai iā mākou ke ʻimi pono i ka mahele hope.
He mea koʻikoʻi kēia i ke aʻo ʻana i ka mīkini, kahi mea maʻamau nā hiʻohiʻona paʻakikī a me nā wahi hoʻohālikelike kiʻekiʻe.
Ma ka koho pono ʻana i nā ʻano like ʻole o ka hoihoi e like me nā waiwai manaʻolana, histograms, a me marginalizations me ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana Monte Carlo, ua mākaukau mākou e nānā i ka ʻikepili a huki i nā hopena mai ia mea.
Lawe i kahi laʻana mai ka hoʻohele hope
Ma ka ʻike Bayesian, ʻo ka laʻana mai ka puʻunaue hope he hana koʻikoʻi.
He mea koʻikoʻi ka hiki ke hoʻāʻo mai ka hope i nā noi aʻo mīkini, kahi e hoʻāʻo ai mākou e aʻo mai ka ʻikepili a hana i nā wānana.
Hāʻawi nā ʻano hana ʻo Monte Carlo i nā hoʻolālā laʻana like ʻole mai nā puʻunaue like ʻole, me ka hope.
ʻO kēia mau ala, ʻo ia hoʻi ke ʻano hoʻohuli, ke ʻano haku mele, ke ʻano hōʻole, a me ka hōʻailona koʻikoʻi, hiki iā mākou ke unuhi i nā laʻana hōʻike mai ka hope, e ʻae iā mākou e nānā a hoʻomaopopo i ka maopopo ʻole e pili ana i kā mākou mau hiʻohiʻona.
Monte Carlo ma ke aʻo mīkini
Hoʻohana maʻamau ʻo Monte Carlo algorithms i ke aʻo ʻana i ka mīkini e pili ana i ka hoʻohele hope, kahi e hoʻopili ai i ka maopopo ʻole o nā ʻāpana hoʻohālike i hāʻawi ʻia i ka ʻikepili i ʻike ʻia.
Hiki i nā ʻenehana Monte Carlo ke ana i ka maopopo ʻole a me ka helu ʻana i ka nui o ka ukupanee, e like me nā waiwai i manaʻo ʻia a me nā hōʻailona hana hoʻohālike, ma ka laʻana mai ka puʻunaue hope.
Hoʻohana ʻia kēia mau laʻana i nā ʻano aʻo like ʻole e hana i nā wanana, hana i ke koho ʻana i ke ʻano hoʻohālike, ana i ka paʻakikī o ka hoʻohālike, a me ka hoʻokō ʻana i ka manaʻo Bayesian.
Eia kekahi, hāʻawi nā ʻenehana Monte Carlo i kahi hoʻolālā maʻalahi no ka hoʻoponopono ʻana i nā wahi hoʻohālikelike kiʻekiʻe a me nā hiʻohiʻona paʻakikī, e ʻae ana i ka ʻimi hoʻohele hope a me ka hoʻoholo ikaika.
I ka hopena, he mea koʻikoʻi nā ʻenehana Monte Carlo i ka aʻo ʻana i ka mīkini no ka mea e maʻalahi lākou i ke ana ʻana i ka maopopo ʻole, ka hoʻoholo ʻana, a me ka hoʻoholo ʻana e pili ana i ka hoʻohele hope.
Na kaulahao Markov
ʻO nā kaulahao Markov nā hiʻohiʻona makemakika i hoʻohana ʻia e wehewehe i nā kaʻina stochastic kahi e hoʻoholo ʻia ai ke kūlana o kahi ʻōnaehana i kekahi manawa e kona kūlana mua.
ʻO ke kaulahao Markov, ma nā huaʻōlelo maʻalahi, he kaʻina o nā hanana a i ʻole nā mokuʻāina kahi i wehewehe ʻia ai ka likelihood o ka hoʻololi ʻana mai kekahi mokuʻāina a i kekahi mokuʻāina e kahi pūʻulu o nā probabilities i ʻike ʻia he hiki ke hoʻololi.
Hoʻohana ʻia nā kaulahao Markov i ka physics, ʻepekema, a me ka ʻepekema kamepiula, a hāʻawi lākou i kumu paʻa no ke aʻo ʻana a me ka hoʻohālikelike ʻana i nā ʻōnaehana paʻakikī me nā ʻano like ʻole.
Hoʻopili ʻia nā kaulahao Markov i ke aʻo ʻana i ka mīkini no ka mea e ʻae lākou iā ʻoe e hoʻohālike a loiloi i nā pilina ʻano like ʻole a hana i nā laʻana mai nā puʻunaue likelika paʻakikī.
Hoʻohana ʻia nā kaulahao Markov i ke aʻo ʻana i nā mīkini no nā noi e like me ka hoʻonui ʻana i ka ʻikepili, ka hoʻohālikelike ʻana i ke kaʻina, a me ka hoʻohālike generative.
Hiki i nā ʻenehana aʻo mīkini ke hopu i nā ʻano kumu a me nā pilina ma ke kūkulu ʻana a hoʻomaʻamaʻa ʻana i nā hiʻohiʻona kaulahao Markov ma ka ʻikepili i ʻike ʻia, e hoʻohana pono iā lākou no nā noi e like me ka ʻike leo, ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe, a me ka nānā ʻana i ka manawa.
He mea koʻikoʻi loa nā kaulahao Markov i nā ʻenehana Monte Carlo, e ʻae ana i ka hoʻohālikelike kūpono a me ka hoʻohālikelike ʻana i ka mīkini aʻo Bayesian, kahi e manaʻo ai e wānana i ka hāʻawi ʻana i ka ʻikepili i ʻike ʻia.
I kēia manawa, aia kekahi manaʻo koʻikoʻi ma Bayesian Statistics e hoʻohua ana i nā helu maʻamau no ka puʻunaue like ʻole. E ʻike pehea e kōkua ai i ke aʻo ʻana i ka mīkini.
Hoʻokumu Helu Random no ka hāʻawi ʻole ʻana
No nā ʻano hana like ʻole i ke aʻo ʻana i ka mīkini, pono ka hiki ke hana i nā helu maʻamau mai ka puʻunaue like ʻole.
ʻElua ala kaulana no ka hoʻokō ʻana i kēia pahuhopu ʻo ia ka inversion algorithm a me ka ʻae ʻana-hōʻole algorithm.
Algorithm Huli
Hiki iā mākou ke loaʻa nā helu maʻamau mai kahi puʻunaue me kahi hana kumulative distribution function (CDF) me ka hoʻohana ʻana i ka algorithm inversion.
Hiki iā mākou ke hoʻololi i nā helu ʻokoʻa like ʻole i nā helu maʻamau me ka puʻunaue kūpono ma ka hoʻohuli ʻana i ka CDF.
He kūpono kēia ala no nā noi aʻo mīkini e koi ana i ka laʻana mai nā puʻupuʻu kaulana no ka mea he kūpono a pili maʻamau.
Algorithm ʻae-hōʻole
Inā ʻaʻole i loaʻa kahi algorithm maʻamau, ʻo ka ʻae ʻana-hōʻole algorithm he ala maʻalahi a maikaʻi hoʻi e hana i nā helu maʻamau.
Me kēia ala, ʻae ʻia a hōʻole ʻia nā helu helu ma muli o ka hoʻohālikelike ʻana i kahi hana envelop. Hoʻohana ia ma ke ʻano he hoʻonui o ke kaʻina hana haku mele a he mea nui ia no ka hana ʻana i nā laʻana mai nā puʻupuʻu paʻakikī.
Ma ke aʻo ʻana i ka mīkini, ʻoi aku ka mea nui o ka ʻae ʻana-hōʻole algorithm i ka wā e hoʻoponopono ai i nā pilikia multidimensional a i ʻole nā kūlana i kūpono ʻole ke ʻano hoʻololi hoʻololi pololei.
Hoʻohana i ke ola maoli a me nā pilikia
ʻO ka ʻimi ʻana i nā hana enveloppe kūpono a i ʻole nā mea hoʻohālikelike e hoʻonui ai i ka puʻunaue ʻana he mea pono ia no nā ala ʻelua e hana maʻamau.
Pono pinepine kēia i ka hoʻomaopopo piha ʻana i nā waiwai o ka puʻunaue.
ʻO kahi mea koʻikoʻi e noʻonoʻo ai ʻo ia ka ratio ʻae, e ana i ka pono o ka algorithm.
Ma muli o ka paʻakikī o ka hāʻawi ʻana a me ka hōʻino dimensionality, hiki i ke ala ʻae-hōʻole ke lilo i pilikia i nā pilikia kiʻekiʻe. Pono nā ala ʻē aʻe e hoʻoponopono i kēia mau pilikia.
Hoʻonui i ke aʻo ʻana i ka mīkini
No nā hana e like me ka hoʻonui ʻana i ka ʻikepili, ka hoʻonohonoho ʻana i nā hiʻohiʻona, a me nā manaʻo kānalua ʻole, pono ke aʻo ʻana i ka mīkini i ka hoʻokumu ʻana i nā integer maʻamau mai nā puʻunaue like ʻole.
Nā algorithms aʻo mīkini hiki ke koho i nā laʻana mai nā ʻano mahele like ʻole ma o ka hoʻohana ʻana i nā ʻano hoʻohuli a me ka ʻae ʻana-hōʻole, e ʻae ana i ka hoʻohālike maʻalahi a me ka hoʻonui ʻana i ka hana.
Ma ke aʻo ʻana o ka mīkini Bayesian, kahi e manaʻo pinepine ʻia ai nā puʻunaue hope e ka laʻana, kōkua nui kēia mau ala.
I kēia manawa, e neʻe kākou i kekahi manaʻo.
Introduction to ABC (Approximate Bayesian Computation)
ʻO ka Approximate Bayesian Computation (ABC) kahi ʻano helu helu i hoʻohana ʻia i ka helu ʻana i ka hana likelihood, kahi e hoʻoholo ai i ka hiki ke ʻike i ka ʻikepili i hāʻawi ʻia i nā ʻāpana kumu hoʻohālike, he paʻakikī.
Ma kahi o ka helu ʻana i ka hana likelihood, hoʻohana ʻo ABC i nā hoʻohālikelike e hana i ka ʻikepili mai ke kumu hoʻohālike me nā koina ʻokoʻa.
Hoʻohālikelike ʻia nā ʻikepili i hoʻohālikelike ʻia a nānā ʻia, a mālama ʻia nā hoʻonohonoho ʻāpana e hana i nā hoʻohālikelike like.
Hiki ke hana ʻia kahi manaʻo koʻikoʻi o ka puʻunaue hope o nā palena ma ka hana hou ʻana i kēia kaʻina hana me ka nui o nā simulation, e ʻae ai i ka inference Bayesian.
ʻO ka manaʻo ABC
ʻO ka manaʻo nui o ABC ʻo ia ka hoʻohālikelike ʻana i ka ʻikepili hoʻohālikelike i hana ʻia e ke kumu hoʻohālike i ka ʻikepili i nānā ʻia me ka ʻole o ka helu ʻana i ka hana likelihood.
Hana ʻo ABC ma ka hoʻokumu ʻana i kahi metric mamao a ʻokoʻa paha ma waena o ka ʻikepili i nānā ʻia a hoʻohālikelike ʻia.
Inā emi ka mamao ma mua o kekahi paepae, ua manaʻo ʻia he kūpono nā koina parameter i hoʻohana ʻia no ke kūkulu ʻana i nā simulation pili.
Hoʻokumu ʻo ABC i kahi hoʻohālikelike o ka puʻunaue hope ma ka hana hou ʻana i kēia kaʻina hana ʻae-hōʻole me nā koina ʻokoʻa ʻokoʻa, e hōʻike ana i nā koina ʻokoʻa kūpono i hāʻawi ʻia i ka ʻikepili i ʻike ʻia.
Nā ABC a ka Mīkini
Hoʻohana ʻia ʻo ABC ma ke aʻo ʻana i nā mīkini, ʻoiai inā paʻakikī ka hoʻohālikelike ʻana i ka likelihood ma muli o nā kumu hoʻohālike paʻakikī a i ʻole ka helu helu. Hiki ke hoʻohana ʻia ʻo ABC no nā ʻano noi like ʻole me ke koho ʻana i ke ʻano hoʻohālike, ka helu ʻana o nā ʻāpana, a me ka hoʻohālike generative.
ʻO ABC ma ke aʻo ʻana i nā mīkini e ʻae i nā mea noiʻi e huki i nā manaʻo e pili ana i nā ʻāpana hoʻohālike a koho i nā hiʻohiʻona maikaʻi loa ma ka hoʻohālikelike ʻana i ka ʻikepili hoʻohālikelike a me ka ʻike maoli.
Nā algorithms aʻo mīkini hiki ke loaʻa nā ʻike i ka maopopo ʻole o ke kumu hoʻohālike, hana i nā hoʻohālikelike hoʻohālike, a hana i nā wānana e pili ana i ka ʻikepili i ʻike ʻia ma ka hoʻohālikelike ʻana i ka puʻunaue hope ma o ABC, ʻoiai inā he kumukūʻai a hiki ʻole paha ka loiloi.
Panina
ʻO ka hope loa, hāʻawi nā helu helu Bayesian i kahi paʻa paʻa no ka ʻike a me ka hoʻohālike ʻana i ka mīkini aʻo, e ʻae iā mākou e hoʻohui i ka ʻike mua, e hoʻoponopono i ka maopopo ʻole, a hiki i nā hopena hilinaʻi.
Pono nā ʻano hana ʻo Monte Carlo i ka helu Bayesian a me ke aʻo ʻana i ka mīkini no ka mea e ʻae lākou i ka mākaʻikaʻi kūpono o nā wahi kikoʻī paʻakikī, ka manaʻo o nā waiwai hoihoi, a me ka laʻana mai nā puʻunaue hope.
Hoʻonui nā kaulahao Markov i ko mākou hiki ke wehewehe a hoʻohālike i nā ʻōnaehana probabilistic, a me ka hana ʻana i nā helu maʻamau no nā māhele like ʻole e hiki ai ke hoʻohālikelike ʻoi aku ka maʻalahi a me ka hana ʻoi aku ka maikaʻi.
ʻO ka mea hope loa, ʻo Approximate Bayesian Computation (ABC) kahi ʻenehana kūpono no ka hana ʻana i nā helu likelihood paʻakikī a me ka hana ʻana i nā hoʻoholo Bayesian ma ke aʻo ʻana i ka mīkini.
Hiki iā mākou ke hoʻomohala i ko mākou ʻike, hoʻomaikaʻi i nā hiʻohiʻona, a hana i nā hoʻoholo hoʻonaʻauao ma ke kahua o ke aʻo ʻana i ka mīkini ma o ka hoʻohana ʻana i kēia mau loina.
Waiho i ka Reply