Usoro siri ike nke ọnụ ọgụgụ Bayesian ka ejirila ọtụtụ usoro, gụnyere mmụta igwe.
Ọnụ ọgụgụ nke Bayesian na-enye usoro ntụgharị na nke puru omume, n'ụzọ dị iche na ọnụ ọgụgụ oge gboo, nke na-adabere na ntọala ntọala na atụmatụ ntụle.
Ọ na-enyere anyị aka iburu n'uche ihe ọmụma dịnụ ma gbanwee echiche anyị mgbe ozi ọhụrụ bịara n'ìhè.
Ndekọ ọnụ ọgụgụ Bayesian na-enye anyị ikike ịme mkpebi ndị ọzọ na-amata ma nweta nkwubi okwu ndị a pụrụ ịdabere na ya site na ịnakwere ejighị n'aka na iji nkesa nke puru omume.
Ụzọ Bayesian na-enye echiche pụrụ iche maka ịmegharị njikọ ndị gbagwojuru anya, ijikwa oke data, na ime ihe na-emebiga ihe ókè na ọnọdụ nke ngwa igwe.
Anyị ga-eleba anya na ọrụ dị n'ime nke ọnụ ọgụgụ Bayesian n'isiokwu a, yana ojiji na uru ya na ngalaba mmụta igwe.
Ụfọdụ isi echiche dị na ọnụ ọgụgụ Bayesian ka a na-ejikarị na mmụta igwe. Ka anyị lelee nke mbụ; Usoro nke Monte Carlo.
Usoro nke Monte Carlo
Na ọnụ ọgụgụ Bayesian, usoro Monte Carlo dị mkpa, ha nwekwara mmetụta dị mkpa maka ngwa mmụta igwe.
Monte Carlo gụnyere ịmepụta ihe atụ na-enweghị usoro site na nkesa puru omume ruo na mgbako gbagwojuru anya dị ka ntinye ma ọ bụ nkesa azụ.
Ụzọ Monte Carlo na-enye ụzọ dị irè iji tụọ ọnụ ọgụgụ mmasị na ịchọpụta oghere dị elu site n'ịtụle ugboro ugboro site na nkesa mmasị na nkezi nchoputa.
Dabere na simulations statistical, usoro a na-enyere ndị na-eme nchọpụta aka ime mkpebi ziri ezi, chọpụta ejighị n'aka, ma nweta nchoputa siri ike.
Iji Monte Carlo maka Mgbakọ dị irè
Ịgbakọ nkesa azụ na ọnụ ọgụgụ Bayesian na-achọkarị ihe mgbagwoju anya.
Mkpokọta nke ọma nke ngwa ndị a nke usoro Monte Carlo na-enye na-enyere anyị aka inyocha nkesa nke ọma nke ọma.
Nke a dị oke mkpa na mmụta igwe, ebe ụdị mgbagwoju anya na oghere oke dị elu bụ ihe a na-ahụkarị.
Site n'ịtụle mgbanwe dị iche iche nke mmasị dị ka ụkpụrụ atụmanya, histograms, na mbelata site na iji usoro Monte Carlo, anyị na-akwado nke ọma iji nyochaa data ahụ wee nweta nkwubi okwu na ya.
Na-ewere ihe nlele site na nkesa azụ
Na ntinye aka nke Bayesian, nlele site na nkesa azụ bụ nzọụkwụ dị mkpa.
Ikike ịlele site na azụ dị oke mkpa na ngwa mmụta igwe, ebe anyị na-agbalị ịmụta site na data wee mepụta amụma.
Ụzọ Monte Carlo na-enye usoro nlele dị iche iche site na nkesa aka ike, gụnyere nke dị n'azụ.
Ụzọ ndị a, nke gụnyere usoro ntụgharị, usoro nhazi, usoro ịjụ, na nlele ihe dị mkpa, na-enyere anyị aka wepụ ihe atụ ndị nnọchiteanya site na azụ, na-enye anyị ohere inyocha na ịghọta ejighị n'aka jikọtara na ụdị anyị.
Monte Carlo na mmụta igwe
A na-ejikarị algọridim Monte Carlo eme ihe n'ịmụ igwe iji tụọ nkesa n'azụ, nke na-eme ka ejighị n'aka nke parampat ihe atụ nyere data hụrụ.
Usoro Monte Carlo na-enyere aka ịlele ejighị n'aka na atụmatụ nke ọnụọgụ mmasị, dị ka ụkpụrụ atụ anya na ihe ngosi arụmọrụ nlereanya, site na nlele site na nkesa azụ.
A na-eji ihe atụ ndị a n'ụzọ mmụta dị iche iche iji wepụta amụma, mee nhọrọ nlereanya, tụọ mgbagwoju anya nlereanya, na mebie nhụsianya Bayesian.
Ọzọkwa, usoro Monte Carlo na-enye usoro dị iche iche maka ịmekọrịta oghere dị elu na ụdị mgbagwoju anya, na-enye ohere nyocha nkesa ngwa ngwa na mkpebi siri ike.
Na mmechi, usoro Monte Carlo dị mkpa n'ịmụ igwe n'ihi na ha na-eme ka nha ejighị n'aka, ime mkpebi, na ntinye aka dabere na nkesa azụ.
Ọnụ ego nke Markov Chains
Agbụ Markov bụ ụdị mgbakọ na mwepụ nke a na-eji kọwaa usoro stochastic nke a na-ekpebi ọnọdụ nke usoro n'otu oge naanị site na ọnọdụ ya gara aga.
Agbụ Markov, n'okwu dị mfe, bụ usoro nke mmemme ma ọ bụ steeti na-akọwa ohere nke ịtụgharị site n'otu steeti gaa na nke ọzọ site na usoro ihe omume a maara dị ka ihe gbasara mgbanwe.
A na-eji ụdọ Markov eme ihe na physics, akụnụba, na sayensị kọmputa, ha na-enyekwa ntọala siri ike maka ịmụ na ịmegharị usoro mgbagwoju anya na omume omume.
A na-ejikọta ụdọ Markov na mmụta igwe n'ihi na ha na-enye gị ohere ịmegharị na nyochaa mmekọrịta dị iche iche wee mepụta ihe atụ sitere na nkesa puru omume mgbagwoju anya.
A na-eji ụdọ Markov arụ ọrụ n'ịmụ igwe maka ngwa dị ka mmụba data, nhazi usoro, na imepụta ụdị.
Usoro mmụta igwe nwere ike ijide ụkpụrụ na mmekọrịta dị n'okpuru site n'ịwulite na ịzụ ụdị agbụ Markov na data hụrụ, na-eme ka ha baa uru maka ngwa dị ka njirimara okwu, nhazi asụsụ okike, na nyocha usoro oge.
Agbụ Markov dị mkpa karịsịa na usoro Monte Carlo, na-enye ohere maka nleba anya nke ọma na ntinye aka na mmụta igwe Bayesian, nke na-achọ ịkọ nkesa azụ nyere data achọpụtara.
Ugbu a, enwere echiche ọzọ dị mkpa na Statistics Bayesian na-ewepụta ọnụọgụ enweghị usoro maka nkesa aka ike. Ka anyị hụ ka o si enyere aka mmụta igwe.
Ọgbọ Nọmba Random maka nkesa aka ike
Maka ọrụ dị iche iche na mmụta igwe, ikike imepụta ọnụọgụ na-enweghị usoro sitere na nkesa aka ike dị mkpa.
Ụzọ abụọ ewu ewu maka imezu ebumnuche a bụ ntụgharị algọridim na nnabata-ajụ algọridim.
Algorithm ntụgharị
Anyị nwere ike nweta ọnụọgụ na-enweghị usoro site na nkesa nwere ọrụ nkesa mkpokọta amaara (CDF) site na iji ntụgharị ntụgharị algọridim.
Anyị nwere ike iji nkesa kwesịrị ekwesị gbanwee ọnụọgụ otu ụdị ka ọ bụrụ ọnụọgụ enweghị usoro site na ịtụgharị CDF.
Usoro a dabara adaba maka ngwa mmụta igwe nke na-akpọ maka nlele site na nkesa ama ama ebe ọ dị irè na n'ozuzu ya.
Algorithm nnabata-ajụ
Mgbe usoro algọridim nkịtị adịghị, algọridim nnabata nnabata bụ ụzọ dị mma ma dị irè nke iwepụta ọnụọgụ ọnụọgụ.
Site na usoro a, a na-anabata ma ọ bụ jụ integers random dabere na ntụnyere na ọrụ envelopu. Ọ na-arụ ọrụ dị ka ndọtị nke usoro nhazi ma dị mkpa maka ịmepụta ihe nlele sitere na nkesa mgbagwoju anya.
N'ịmụ igwe, algọridim nnabata nnabata dị mkpa karịsịa mgbe ị na-eme ihe gbasara ọtụtụ akụkụ ma ọ bụ ọnọdụ ebe usoro ntụgharị nyocha kwụ ọtọ na-agaghị ekwe omume.
Ojiji na ndụ n'ezie na ihe ịma aka
Ịchọta ọrụ envelopu dabara adaba ma ọ bụ nso nso nke na-ebute nkesa ebumnuche dị mkpa maka ụzọ abụọ ahụ iji rụọ ọrụ nke ọma.
Nke a na-achọkarị ịghọta nke ọma njirimara nke nkesa.
Otu ihe dị mkpa ị ga-eburu n'uche bụ oke nnabata, nke na-achọpụta ịdị irè algọridim.
N'ihi mgbagwoju anya nke nkesa na ọbụbụ ọnụ, ụzọ nnabata-ịjụ nwere ike, ka o sina dị, bụrụ nsogbu na ihe ndị dị elu. A chọrọ ụzọ ndị ọzọ iji dozie nsogbu ndị a.
Ịkwalite mmụta igwe
Maka ọrụ dị ka mmụba data, ntọlite nlereanya, na atụmatụ ejighị n'aka, mmụta igwe chọrọ ọgbọ nke integers enweghị usoro site na nkesa aka ike.
Algọridim mmụta igwe nwere ike ịhọrọ ihe nlele site na nkesa dị iche iche site na iji ntụgharị na ụzọ nnabata-anabata, na-enye ohere ịmegharị ihe na-agbanwe agbanwe na nkwalite arụmọrụ.
Na mmụta igwe Bayesian, ebe a na-achọkarị nkesa nkesa azụ site na nlele, ụzọ ndị a na-enye aka nke ukwuu.
Ugbu a, ka anyị gaa n'ihu n'echiche ọzọ.
Okwu Mmalite nke ABC (Odika Mgbakọ Bayesian)
Odika Bayesian Computation (ABC) bụ usoro mgbakọ na mwepụ a na-eji mgbe a na-agbakọ ọrụ enwere ike, nke na-ekpebi ike ịgba akaebe data enyere parampat nlereanya, bụ ihe ịma aka.
Kama ịgbakọ ọrụ enwere ike, ABC na-eji simulations wepụta data sitere na ihe nlereanya nwere ụkpụrụ paramita ọzọ.
A na-atụnyere data egosipụtara na nke a hụrụ, na-edobe ntọala paramita na-emepụta simulations yiri ya.
Enwere ike ịmepụta atụmatụ siri ike nke nkesa azụ nke parampat site na ịmegharị usoro a na ọnụ ọgụgụ dị ukwuu nke simulations, na-enye ohere maka ntinye nke Bayesian.
Echiche ABC
Isi echiche nke ABC bụ iji tụnyere data simulated sitere na ihe nlereanya ahụ wee hụ data na-enweghị ịgbakọ nke ọma ọrụ enwere ike.
ABC na-arụ ọrụ site n'ịmepụta anya ma ọ bụ metrik enweghị mmasị n'etiti data achọpụtara na nke emepụtara.
Ọ bụrụ na anya ahụ erughị otu ọnụ ụzọ, a na-eche na ụkpụrụ paramita eji arụ simulations jikọtara ya na ezi uche.
ABC na-emepụta mkpokọta nke nkesa azụ site n'ịmeghachi usoro nnabata-ịjụ a na ụkpụrụ paramita dị iche iche, na-egosi ụkpụrụ parameter ziri ezi nyere data ahụ achọpụtara.
ABC nke mmụta igwe
A na-eji ABC n'ịmụ igwe, ọkachasị mgbe ntinye aka dabere na ike siri ike n'ihi ụdị mgbagwoju anya ma ọ bụ ọnụ ọnụ. Enwere ike iji ABC maka ngwa dị iche iche gụnyere nhọrọ ụdị, nleba anya oke, na imepụta ụdị.
ABC na mmụta igwe na-ahapụ ndị nyocha ka ha wepụta nhọpụta gbasara paramita ihe atụ wee họrọ ụdị kachasị mma site n'ịtụle data emepụtara na n'ezie.
Algọridim mmụta igwe nwere ike nweta nghọta n'ime ejighị n'aka ihe nlereanya, mee ntụnyere ihe atụ, wee mepụta amụma dabere na data hụrụ site na ime ka nkesa dị n'azụ site na ABC, ọbụlagodi mgbe nleba anya dị oke ọnụ ma ọ bụ enweghị ike ime ya.
mmechi
N'ikpeazụ, ọnụ ọgụgụ Bayesian na-enye usoro siri ike maka ntinye aka na ịmegharị ihe na mmụta igwe, na-enye anyị ohere itinye ozi gara aga, na-emeso ejighị n'aka, wee nweta nsonaazụ ntụkwasị obi.
Ụzọ Monte Carlo dị mkpa na ọnụ ọgụgụ Bayesian na mmụta igwe n'ihi na ha na-enye ohere maka nyocha nke ọma nke oghere dị mgbagwoju anya, nleba anya nke ụkpụrụ mmasị, na nlele site na nkesa azụ.
Agbụ Markov na-abawanye ikike anyị ịkọwa na ịmegharị sistemu puru omume, yana iwepụta ọnụọgụ ọnụọgụ maka nkesa dị iche iche na-enye ohere ịmegharị mgbanwe na ịrụ ọrụ ka mma.
N'ikpeazụ, Approximate Bayesian Computation (ABC) bụ usoro bara uru maka ịme mgbakọ na mwepụ siri ike yana iwepụta ikpe Bayesian na mmụta igwe.
Anyị nwere ike ịzụlite nghọta anyị, melite ụdị, ma mee mkpebi ndị gụrụ akwụkwọ na ngalaba mmụta igwe site na iji ụkpụrụ ndị a.
Nkume a-aza