د بایسیان احصایې قوي چوکاټ په پراخه کچه په ډیری برخو کې کارول شوی ، پشمول د ماشین زده کړې.
د بایسیان احصایې د کلاسیک احصایو په مقابل کې د انعطاف وړ او احتمالي میتود وړاندیز کوي ، کوم چې د ټاکل شوي پیرامیټونو او نقطو اټکلونو پورې اړه لري.
دا موږ ته وړتیا راکوي چې موجوده پوهه په پام کې ونیسو او خپل نظرونه بدل کړو کله چې نوي معلومات روښانه شي.
د بایسیان احصایې موږ ته دا وړتیا راکوي چې لا ډیر باخبره قضاوت وکړو او د ناڅرګندتیا منلو او د احتمالي توزیع کارولو له لارې ډیرې معتبرې پایلې ترلاسه کړو.
د بایسیان کړنلارې د پیچلو اړیکو ماډل کولو لپاره یو ځانګړی لید وړاندې کوي، د محدودو معلوماتو اداره کول، او په شرایطو کې د اضافي فټینګ سره معامله کوي. ماشین زده کړه.
موږ به پدې مقاله کې د بایسیان احصایې داخلي کار وګورو ، په بیله بیا د ماشین زده کړې په برخه کې د دې کارونې او ګټې.
د بایسیان احصایې کې ځینې کلیدي مفکورې معمولا د ماشین زده کړې کې کارول کیږي. راځئ چې لومړی وګورو؛ د مونټ کارلو طریقه.
د مونټ کارلو طریقه
د بایسیان احصایو کې، د مونټ کارلو تخنیکونه اړین دي، او دوی د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو لپاره مهمې اغیزې لري.
مونټ کارلو د احتمالي توزیع څخه د تصادفي نمونو رامینځته کولو ته اړتیا لري نږدې پیچلي محاسبې لکه انټیګرلز یا وروسته توزیع.
د مونټ کارلو میتود د ګټو د اندازې اټکل کولو او د ګټو د ویش څخه په مکرر ډول نمونې اخیستلو او د موندنو اوسط کولو سره د لوړ ابعادي پیرامیټر ځایونو سپړلو لپاره مؤثره طریقه وړاندې کوي.
د احصایوي سمولونو پراساس، دا تخنیک د څیړونکو سره مرسته کوي چې باخبره قضاوت وکړي، د ناڅرګندتیا اندازه کړي، او قوي موندنې ترلاسه کړي.
د مؤثره محاسبې لپاره د مونټ کارلو کارول
د بایسیان احصایې کې د وروسته توزیع محاسبه کول په مکرر ډول پیچلي ادغامونو ته اړتیا لري.
د مونټ کارلو تخنیک لخوا چمتو شوي د دې ادغامونو مؤثره نږدې کول موږ ته دا وړتیا راکوي چې په مؤثره توګه وروسته توزیع وپلټئ.
دا د ماشین زده کړې کې خورا مهم دی، چیرې چې پیچلې ماډلونه او د لوړ ابعادي پیرامیټر ځایونه یو عام پیښه ده.
د مونټ کارلو تخنیکونو په کارولو سره د ګټو متغیرونو په مؤثره توګه اټکل کولو سره لکه د تمې ارزښتونه، هسټوګرامونه، او حاشیه کول، موږ د ډیټا معاینه کولو او له هغې څخه د پایلو د ترلاسه کولو لپاره ښه سمبال یو.
د پوستر ویش څخه نمونه اخیستل
په بایسیان انفرنس کې، د وروسته ویش څخه نمونه اخیستل یو مهم ګام دی.
د پوست څخه د نمونې کولو وړتیا د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو کې خورا مهم دی، چیرته چې موږ هڅه کوو د معلوماتو څخه زده کړه وکړو او وړاندوینې تولید کړو.
د مونټ کارلو میتودونه د خپل سري توزیع څخه د نمونې اخیستنې بیلابیل ستراتیژیانې وړاندې کوي، په شمول د پوستکي.
دا کړنلارې، چې د انعطاف میتود، د ترکیب میتود، د رد کولو طریقه، او د اهمیت نمونې شامل دي، موږ ته دا توان راکوي چې د پوست څخه د نمایندګۍ نمونې راوباسئ، موږ ته اجازه راکوي چې زموږ د ماډلونو سره تړلې ناڅرګندتیا معاینه او درک کړو.
مونټ کارلو په ماشین زده کړه کې
د مونټ کارلو الګوریتمونه عموما د ماشین زده کړې کې د نږدې وروسته توزیعونو لپاره کارول کیږي، کوم چې د موډل پیرامیټرو ناڅرګندتیا د لیدل شوي ډاټا سره مخ کوي.
د مونټ کارلو تخنیکونه د ناڅرګندتیا اندازه کول او د ګټو مقدار اټکل کول فعالوي، لکه د توقع ارزښتونه او د ماډل فعالیت شاخصونه، د وروسته ویش څخه نمونې اخیستلو سره.
دا نمونې د وړاندوینې تولیدولو ، د ماډل انتخاب ترسره کولو ، د ماډل پیچلتیا اندازه کولو ، او د بایسیان انفرنس اجرا کولو لپاره د زده کړې مختلف میتودونو کې کارول کیږي.
سربیره پردې ، د مونټ کارلو تخنیکونه د لوړ ابعادي پیرامیټر ځایونو او پیچلي ماډلونو سره معامله کولو لپاره یو متناسب چوکاټ چمتو کوي ، د ګړندي وروسته توزیع سپړنې او قوي پریکړې کولو ته اجازه ورکوي.
په پایله کې، د مونټ کارلو تخنیکونه د ماشین زده کړې کې مهم دي ځکه چې دوی د ناڅرګندتیا اندازه کول، پریکړه کول، او د وروسته ویش پر بنسټ د پیژندنې اسانتیا برابروي.
مارکوف زنځیرونه
د مارکوف زنځیرونه د ریاضیاتو ماډلونه دي چې د سټوچیسټیک پروسو تشریح کولو لپاره کارول کیږي په کوم کې چې په یوه ځانګړې شیبه کې د سیسټم حالت یوازې د هغه پخوانی حالت لخوا ټاکل کیږي.
د مارکوف سلسله، په ساده الفاظو کې، د تصادفي پیښو یا حالتونو لړۍ ده چې په کوم کې د یو حالت څخه بل ته د لیږد احتمال د احتمالي احتمالاتو د یوې ټولګې لخوا تعریف شوی چې د لیږد احتمال په نوم پیژندل کیږي.
د مارکوف زنځیرونه په فزیک، اقتصاد، او کمپیوټر ساینس کې کارول کیږي، او دوی د احتمالي چلند سره د پیچلو سیسټمونو مطالعې او انډول کولو لپاره قوي بنسټ چمتو کوي.
د مارکوف زنځیرونه د ماشین زده کړې سره نږدې تړلي دي ځکه چې دوی تاسو ته اجازه درکوي د متغیر اړیکو ماډل او ارزونه وکړي او د پیچلي احتمالي توزیع څخه نمونې رامینځته کړي.
د مارکوف زنځیرونه د غوښتنلیکونو لپاره د ماشین زده کړې کې ګمارل شوي لکه د معلوماتو وده ، ترتیب ماډلینګ ، او تولیدي ماډلینګ.
د ماشین زده کړې تخنیکونه کولی شي د لیدل شوي ډیټا په اړه د مارکوف سلسلې ماډلونو رامینځته کولو او روزنې له لارې اصلي نمونې او اړیکې ونیسي، دا د غوښتنلیکونو لکه د وینا پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس، او د وخت لړۍ تحلیل لپاره ګټور کوي.
د مارکوف زنځیرونه په ځانګړې توګه د مونټ کارلو تخنیکونو کې مهم دي، د بایسیان ماشین زده کړې کې د اغیزمنو نمونو اخیستلو او نږدې اټکل لپاره اجازه ورکوي، چې موخه یې د لیدل شوي ډیټا ورکړل شوي وروسته ویش اټکل کول دي.
اوس، د بایسیان احصایې کې یو بل مهم مفهوم شتون لري چې د خپل سري توزیع لپاره تصادفي شمیرې رامینځته کوي. راځئ وګورو چې دا څنګه د ماشین زده کړې سره مرسته کوي.
د خپلمنځي توزیع لپاره د تصادفي شمیرې تولید
د ماشین زده کړې کې د مختلفو کارونو لپاره، د خپل سري ویش څخه د تصادفي شمیرو تولیدولو ظرفیت اړین دی.
دې موخې ته د رسیدو لپاره دوه مشهور میتودونه د انعطاف الګوریتم او د منلو - ردولو الګوریتم دي.
Inversion Algorithm
موږ کولی شو د انعطاف الګوریتم په کارولو سره د پیژندل شوي مجموعي توزیع فعالیت (CDF) سره د توزیع څخه تصادفي شمیرې ترلاسه کړو.
موږ کولی شو یونیفورم تصادفي شمیرې په تصادفي شمیرو کې د مناسب ویش سره د CDF په بدلولو سره بدل کړو.
دا طریقه د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو لپاره مناسبه ده چې د پیژندل شوي توزیع څخه نمونې غوښتنه کوي ځکه چې دا اغیزمن او عموما د تطبیق وړ دي.
د منلو - ردولو الګوریتم
کله چې دودیز الګوریتم شتون ونلري، د منلو - ردولو الګوریتم د تصادفي شمیرو تولید یو څو اړخیز او اغیزمن میتود دی.
د دې طریقې سره، تصادفي عددونه د لفافې فعالیت سره د پرتله کولو پراساس منل شوي یا رد شوي. دا د جوړښت پروسې د تمدید په توګه کار کوي او د پیچلي توزیع څخه د نمونو تولید لپاره اړین دی.
د ماشین زده کړې کې، د منلو - ردولو الګوریتم په ځانګړې توګه مهم دی کله چې د څو اړخیزو مسلو یا حالتونو سره معامله وکړي چیرې چې د مستقیم تحلیلي انعطاف تخنیک غیر عملي وي.
په ریښتیني ژوند او ننګونو کې کارول
د مناسبو لفافې دندو یا نږدې کولو موندل چې د هدف ویش لوی کوي د دواړو طریقو لپاره په عملي توګه ترسره کولو لپاره اړین دي.
دا په مکرر ډول د توزیع ملکیتونو بشپړ پوهیدو ته اړتیا لري.
یو مهم عنصر چې باید په پام کې ونیول شي د منلو تناسب دی، کوم چې د الګوریتم اغیزمنتوب اندازه کوي.
د ویش د پیچلتیا او د ابعادو لعنت له امله، د منلو - رد کولو طریقه، په هرصورت، په لوړ ابعادو مسلو کې ستونزمن کیدی شي. د دې ستونزو سره د مقابلې لپاره بدیل لارې ته اړتیا ده.
د ماشین زده کړې وده
د دندو لپاره لکه د معلوماتو زیاتوالی، د ماډل ترتیب، او د ناڅرګندتیا اټکلونو لپاره، د ماشین زده کړه د خپل سري توزیع څخه د تصادفي عددونو تولید ته اړتیا لري.
د ماشین زده کړې الګوریتمونه کولی شي د انعطاف او منلو - رد کولو میتودونو په کارولو سره د مختلف توزیعونو څخه نمونې غوره کړي ، د ډیر انعطاف وړ ماډلینګ او ښه فعالیت لپاره اجازه ورکوي.
د Bayesian ماشین زده کړه کې، چیرته چې وروسته توزیع ډیری وختونه د نمونې په واسطه اټکل کیږي، دا طریقې خورا ګټورې دي.
اوس راځئ چې بل مفهوم ته لاړ شو.
د ABC پیژندنه (تقریبا د بایسیان محاسبه)
د بایسیان اټکل (ABC) یوه احصایوي طریقه ده چې د احتمالي فعالیت محاسبه کولو په وخت کې کارول کیږي، کوم چې د ورکړل شوي ماډل پیرامیټرو د معلوماتو شاهد کولو احتمال ټاکي، ننګونه ده.
د احتمالي فعالیت محاسبه کولو پرځای، ABC د بدیل پیرامیټر ارزښتونو سره د ماډل څخه ډاټا تولیدولو لپاره سمولونه کاروي.
بیا سمول شوي او مشاهده شوي ډاټا پرتله کیږي، او د پیرامیټر ترتیبات چې د پرتلې وړ سمولونه رامینځته کوي ساتل کیږي.
د پارامترونو د وروسته توزیع دقیق اټکل کیدای شي د دې پروسې په بیا تکرارولو سره د ډیرو سمیوشنونو سره تولید شي، د Bayesian inference ته اجازه ورکوي.
د ABC مفهوم
د ABC اصلي مفهوم دا دی چې د ماډل لخوا رامینځته شوي نقل شوي ډیټا پرتله کړئ پرته لدې چې د احتمالي فعالیت په څرګند ډول محاسبه کړي.
ABC د لیدل شوي او نقل شوي معلوماتو تر مینځ د واټن یا توپیر میټریک رامینځته کولو سره کار کوي.
که فاصله د یو ټاکلي حد څخه کم وي، د پیرامیټر ارزښتونه چې د اړونده سمولونو جوړولو لپاره کارول کیږي مناسب ګڼل کیږي.
ABC د مختلف پیرامیټرو ارزښتونو سره د دې منلو - ردولو پروسې په تکرارولو سره د وروسته توزیع نږدې توزیع رامینځته کوي ، د مشاهده شوي معلوماتو سره د پام وړ پیرامیټر ارزښتونه ښیې.
د ماشین زده کړې ABCs
ABC د ماشین زده کړې کې کارول کیږي، په ځانګړې توګه کله چې د پیچلو یا کمپیوټري پلوه ګران ماډلونو له امله د احتمال پر بنسټ اټکل ستونزمن وي. ABC د مختلفو غوښتنلیکونو لپاره کارول کیدی شي پشمول د ماډل انتخاب، د پیرامیټ اټکل، او تولیدي ماډلینګ.
ABC په ماشین زده کړه کې څیړونکو ته اجازه ورکوي چې د ماډل پیرامیټونو په اړه انعطاف پیدا کړي او د سمول شوي او حقیقي معلوماتو پرتله کولو سره غوره ماډلونه غوره کړي.
د ماشین زده کړې الګوریتمونه کولی شي د موډل ناڅرګندتیا په اړه بصیرت ترلاسه کړي، د ماډل پرتله کول ترسره کړي، او د ABC له لارې د پوستکي توزیع نږدې کولو سره د لیدل شوي معلوماتو پراساس وړاندوینې رامینځته کړي، حتی کله چې د احتمال ارزونه ګران وي یا د امکان وړ نه وي.
پایله
په نهایت کې ، د بایسیان احصایې د ماشین زده کړې کې د انعطاف او ماډلینګ لپاره قوي چوکاټ چمتو کوي ، موږ ته اجازه راکوي چې مخکیني معلومات یوځای کړو ، د ناڅرګندتیا سره معامله وکړو ، او د باور وړ پایلو ته ورسیږو.
د مونټ کارلو میتودونه د بایسیان احصایې او ماشین زده کړې کې اړین دي ځکه چې دوی د پیچلي پیرامیټرو ځایونو مؤثره سپړنې ، د ګټو ارزښتونو اټکل ، او د وروسته توزیع څخه نمونې اخیستلو ته اجازه ورکوي.
د مارکوف زنځیرونه د احتمالي سیسټمونو تشریح او انډول کولو لپاره زموږ ظرفیت لوړوي ، او د مختلف توزیع لپاره تصادفي شمیرې رامینځته کول د ډیر انعطاف وړ ماډلینګ او غوره فعالیت لپاره اجازه ورکوي.
په نهایت کې، د بایسیان اټکل اټکل (ABC) یو ګټور تخنیک دی چې د ستونزمن احتمالي محاسبو ترسره کولو او د ماشین زده کړې کې د بایسیان قضاوتونو تولید لپاره.
موږ کولی شو خپل پوهاوی ته وده ورکړو، ماډلونه ښه کړو، او د دې اصولو په کارولو سره د ماشین زده کړې په برخه کې تعلیمي قضاوت وکړو.
یو ځواب ورکړئ ووځي