Moralo o matla oa lipalo-palo tsa Bayesian o se o sebelisoa haholo lithutong tse ngata, ho kenyelletsa le ho ithuta ka mochini.
Lipalopalo tsa Bayesian li fana ka mokhoa o feto-fetohang le o ka bang teng oa ho nahana, ho fapana le lipalo-palo tsa khale, tse ipapisitseng le litekanyetso tse behiloeng le likhakanyo tsa lintlha.
E re nolofalletsa ho ela hloko tsebo e teng le ho fetola maikutlo a rona ha boitsebiso bo bocha bo hlaha.
Lipalopalo tsa Bayesian li re fa bokhoni ba ho etsa likahlolo tse nang le tsebo le ho fihlela liqeto tse tšepahalang ka ho amohela ho hloka botsitso le ho sebelisa phepelo ea monyetla.
Mekhoa ea Bayesian e fana ka maikutlo a ikhethileng bakeng sa ho etsa mohlala oa likhokahano tse rarahaneng, ho laola data e lekanyelitsoeng, le ho sebetsana le ho fetella ho feteletseng molemong oa ho ithuta mochine.
Re tla sheba ts'ebetso ea ka hare ea lipalo-palo tsa Bayesian sehloohong sena, hammoho le ts'ebeliso le melemo ea eona tšimong ea ho ithuta mochine.
Likhopolo tse ling tsa bohlokoa lipalo-palo tsa Bayesian li sebelisoa hangata Thutong ea Mochini. Ha re hlahlobeng ea pele; Mokhoa oa Monte Carlo.
Mokhoa oa Monte Carlo
Lipalopalong tsa Bayesian, mekhoa ea Monte Carlo e bohlokoa, 'me e na le litlamorao tsa bohlokoa bakeng sa lits'ebetso tsa ho ithuta ka mochini.
Monte Carlo e kenyelletsa ho theha lisampole tse sa reroang ho tloha ho phano ea menyetla ho ea ho lipalo tse rarahanang joalo ka likarolo kapa liphatlalatso tse ka morao.
Mokhoa oa Monte Carlo o fana ka mokhoa o atlehang oa ho lekanyetsa bongata ba thahasello le ho hlahloba libaka tse phahameng tsa parameter ka ho etsa sampole khafetsa ho tloha kabong ea thahasello le ho lekanya liphuputso.
Ho ipapisitsoe le lipalo-palo, mokhoa ona o thusa bafuputsi ho etsa liqeto tse nepahetseng, ho lekanya ho se kholisehe, le ho fumana liphuputso tse tiileng.
Ho Sebelisa Monte Carlo Bakeng sa Ho Bala ka Katleho
Ho bala kabo ea morao-rao ho lipalo-palo tsa Bayesian hangata ho hloka likarolo tse rarahaneng.
Khakanyo e nepahetseng ea likarolo tsena tse fanoeng ke mokhoa oa Monte Carlo e re thusa ho hlahloba kabo ea morao-rao ka katleho.
Sena se bohlokoa thutong ea mochini, moo mehlala e rarahaneng le libaka tse phahameng tsa liparamente li etsahalang hangata.
Ka ho lekanya ka nepo lintho tse fapaneng tse khahlang joalo ka litekanyetso tsa tebello, li-histograms, le ho behelloa ka thoko ho sebelisa mekhoa ea Monte Carlo, re hlomelloa hamolemo ho hlahloba lintlha le ho fihlela liqeto ho tsoa ho tsona.
Ho nka Mohlala ho Phatlalatso ea Posterior
Ka tlhahiso ea Bayesian, sampole ho tsoa kabong ea morao-rao ke mohato oa bohlokoa.
Bokhoni ba ho etsa sampole ho tsoa ka morao bo bohlokoa lits'ebetsong tsa ho ithuta ka mochini, moo re lekang ho ithuta ho tsoa ho data le ho etsa likhakanyo.
Mekhoa ea Monte Carlo e fana ka mekhoa e fapaneng ea lisampole ho tloha kabong e sa reroang, ho kenyeletsoa le ka morao.
Mekhoa ena, e kenyeletsang mokhoa oa ho fetola, mokhoa oa ho hlophisa, mokhoa oa ho lahla, le sampling ea bohlokoa, e re nolofalletsa ho ntša mehlala ea baemeli ho tloha ka morao, ho re lumella ho hlahloba le ho utloisisa ho se tsitse ho amanang le mehlala ea rona.
Monte Carlo Thutong ea Mochini
Li-algorithms tsa Monte Carlo hangata li sebelisoa thutong ea mochini ho latela likhakanyo tsa morao-rao, tse kenyelletsang ho hloka botsitso ha liparamente tsa mohlala tse fanoeng data e hlokometsoeng.
Mekhoa ea Monte Carlo e thusa ho lekanya ho se ts'oanehe le ho hakanngoa ha bongata ba thahasello, joalo ka litekanyetso tsa tebello le lipontšo tsa ts'ebetso ea mohlala, ka ho etsa sampuli ho tloha kabong e ka morao.
Mehlala ena e sebelisoa ka mekhoa e fapaneng ea ho ithuta ho etsa likhakanyo, ho etsa khetho ea mohlala, ho lekanya ho rarahana ha mohlala, le ho phethahatsa boikaketsi ba Bayesian.
Ntle le moo, mekhoa ea Monte Carlo e fana ka moralo o feto-fetohang oa ho sebetsana le libaka tse phahameng tsa maemo a holimo le mehlala e rarahaneng, e lumellang tlhahlobo e potlakileng ea kabo ea morao-rao le ho etsa liqeto tse matla.
Qetellong, mekhoa ea Monte Carlo e bohlokoa thutong ea mochine hobane e thusa ho lekanya ho se tsitse, ho etsa liqeto, le ho fana ka maikutlo ho latela kabo ea morao-rao.
Markov liketane
Liketane tsa Markov ke mehlala ea lipalo e sebelisetsoang ho hlalosa mekhoa ea stochastic moo boemo ba tsamaiso ka nako e itseng bo khethoang feela ke boemo ba eona ba pele.
Ketane ea Markov, ka mantsoe a bonolo, ke tatellano ea liketsahalo tse sa reroang kapa linaha tseo ho tsona monyetla oa ho tloha naheng e 'ngoe ho ea ho o mong o hlalosoang ke sehlopha sa menyetla e tsejoang e le menyetla ea phetoho.
Liketane tsa Markov li sebelisoa ho fisiks, moruo le mahlale a khomphutha, 'me li fana ka motheo o tiileng oa ho ithuta le ho etsisa litsamaiso tse rarahaneng tse nang le boitšoaro bo ka etsahalang.
Liketane tsa Markov li hokahane haholo le thuto ea mochini hobane li u lumella ho etsa mohlala le ho lekola likamano tse fapaneng le ho theha lisampole ho tsoa ho liphaello tse rarahaneng tsa menyetla.
Liketane tsa Markov li sebelisoa ho ithuteng ka mochini bakeng sa lits'ebetso tse joalo ka ho eketsa data, ho etsa mohlala oa tatellano, le ho etsa mohlala oa tlhahiso.
Mekhoa ea ho ithuta ka mochini e ka hapa mekhoa le likamano tsa mantlha ka ho aha le ho koetlisa mefuta ea ketane ea Markov ho data e hlokometsoeng, ho e etsa hore e be molemo bakeng sa lits'ebetso tse joalo ka temoho ea puo, ts'ebetso ea puo ea tlhaho, le tlhahlobo ea letoto la nako.
Liketane tsa Markov li bohlokoa haholo mekhoeng ea Monte Carlo, e lumellang lisampole tse sebetsang hantle le khakanyo ea ho ithuta ka mochini oa Bayesian, e ikemiselitseng ho bolela esale pele kabo ea morao-rao e fanoeng data e hlokometsoeng.
Joale, ho na le mohopolo o mong oa bohlokoa ho Lipalopalo tsa Bayesian o hlahisa linomoro tse sa reroang bakeng sa kabo e sa reroang. Ha re boneng hore na ho thusa joang ho ithuta ka mochini.
Moloko o Randomng oa Nomoro bakeng sa Phano e sa reroang
Bakeng sa mesebetsi e fapaneng ea ho ithuta ka mochini, bokhoni ba ho hlahisa linomoro tse sa reroang ho tsoa kabong e sa reroang bo bohlokoa.
Mekhoa e 'meli e tsebahalang ea ho fihlela sepheo sena ke algorithm ea inversion le algorithm ea ho hana.
Inversion Algorithm
Re ka fumana linomoro tse sa reroang ho tsoa kabong e nang le ts'ebetso e tsebahalang ea cumulative distribution (CDF) re sebelisa algorithm ea inversion.
Re ka fetolela linomoro tse sa reroang ho ba linomoro tse sa reroang ka kabo e nepahetseng ka ho khutlisa CDF.
Mokhoa ona o nepahetse bakeng sa lits'ebetso tsa ho ithuta ka mochini tse hlokang sampole ho tsoa liphaellong tse tsebahalang kaha e sebetsa ebile e sebetsa ka kakaretso.
Kamohelo-Ho hana Algorithm
Ha algorithm e tloaelehileng e sa fumanehe, algorithm ea ho amohela-ho hana ke mokhoa o fapaneng le o sebetsang oa ho hlahisa linomoro tse sa reroang.
Ka mokhoa ona, lipalo tse felletseng li amoheloa kapa li hanoa ho ipapisitsoe le tšebetso ea enfelopo. E sebetsa joalo ka katoloso ea ts'ebetso ea ho hlophisa 'me e bohlokoa bakeng sa ho hlahisa lisampole ho tsoa kabong e rarahaneng.
Thutong ea mochine, algorithm ea ho amohela-ho hana ke ea bohlokoa ka ho khetheha ha u sebetsana le litaba tse ngata kapa maemo ao mokhoa o otlolohileng oa ho kheloha o sa sebetseng.
Tšebeliso Bophelong ba Sebele le Mathata
Ho fumana mesebetsi e nepahetseng ea enfelopo kapa likhakanyo tse kholo kabong ea sepheo hoa hlokahala hore mekhoa ka bobeli e sebetse hantle.
Hangata sena se hloka kutloisiso e feletseng ea litšobotsi tsa kabo.
Ntho e 'ngoe ea bohlokoa eo u lokelang ho e ela hloko ke karolelano ea kamohelo, e lekanyang katleho ea algorithm.
Ka lebaka la ho rarahana ha kabo le thohako ea boholo, mokhoa oa ho amohela-ho hana, leha ho le joalo, o ka ba bothata litabeng tsa boemo bo holimo. Ho hlokahala mekhoa e meng ho sebetsana le mathata ana.
Ntlafatso ea ho Ithuta ka Mechini
Bakeng sa mesebetsi e kang ho eketsa lintlha, ho seta mohlala, le likhakanyo tse sa tsitsang, ho ithuta ka mochini ho hloka hore ho hlahisoe lipalo tse felletseng ho tsoa ho liphaello tse sa reroang.
Mekhoa ea ho ithuta ka mechini e ka khetha lisampole ho tsoa mefuteng e fapaneng ea kabo ka ho sebelisa mekhoa ea ho kheloha le ho hana ho amohela, e lumellang mohlala o feto-fetohang le ts'ebetso e ntlafalitsoeng.
Thutong ea mochini oa Bayesian, moo kabo ea morao-rao hangata e hlokang ho hakanngoa ka lisampole, mekhoa ena e thusa haholo.
Jwale, ha re feteleng mohopolong o mong.
Selelekela ho ABC (Approximate Bayesian Computation)
Approximate Bayesian Computation (ABC) ke mokhoa oa lipalo-palo o sebelisoang ha ho baloa ts'ebetso ea monyetla, e khethollang monyetla oa ho paka lintlha tse fanoeng ka mekhahlelo ea mohlala, ke phephetso.
Sebakeng sa ho bala monyetla oa ts'ebetso, ABC e sebelisa lipapiso ho hlahisa data ho tsoa ho mohlala o nang le litekanyetso tse ling tsa parameter.
Lintlha tse etsisitsoeng le tse hlokometsoeng lia bapisoa, 'me litlhophiso tsa parameter tse etsang lipapiso tse tšoanang lia bolokoa.
Khakanyo e boima ea kabo ea morao-rao ea li-parameter e ka hlahisoa ka ho pheta-pheta ts'ebetso ena ka palo e kholo ea lipapiso, e lumellang hore ho be le tlhaloso ea Bayesian.
Khopolo ea ABC
Khopolo ea mantlha ea ABC ke ho bapisa data e etsisitsoeng e hlahisoang ke mohlala ho latela data ntle le ho khomphutha ka ho hlaka tšebetso ea monyetla.
ABC e sebetsa ka ho theha sebaka kapa metric ea ho se tšoane lipakeng tsa data e hlokometsoeng le e etsisitsoeng.
Haeba sebaka se le ka tlase ho moeli o itseng, litekanyetso tsa parameter tse sebelisetsoang ho haha litšoantšo tse amanang le tsona li nahanoa hore lia utloahala.
ABC e etsa khakanyo ea kabo ea morao-rao ka ho pheta ts'ebetso ena ea ho hana-ho hana ka litekanyetso tse fapaneng tsa parameter, e bonts'a litekanyetso tse utloahalang tsa paramethara tse fanoeng data e hlokometsoeng.
Li-ABC tsa ho Ithuta ka Mechini
ABC e sebelisoa ho ithuteng ka mochini, haholo ha ho le thata ho nahana ka monyetla ka lebaka la mefuta e rarahaneng kapa e turang haholo. ABC e ka sebelisoa bakeng sa lits'ebetso tse fapaneng ho kenyelletsa khetho ea mohlala, khakanyo ea liparamente, le mohlala oa tlhahiso.
ABC thutong ea mochini e lumella bafuputsi ho nahana ka liparamente tsa mohlala le ho khetha mefuta e metle ka ho bapisa data e etsisitsoeng le ea 'nete.
Mekhoa ea ho ithuta ka mechini e ka fumana leseli mabapi le ho se kholisehe ha mohlala, ea etsa lipapiso tsa mohlala, 'me ea hlahisa likhakanyo tse thehiloeng ho data e hlokometsoeng ka ho lekanya kabo ea morao-rao ka ABC, le ha tlhahlobo ea monyetla e bitsa chelete e ngata kapa e sa khonehe.
fihlela qeto e
Qetellong, lipalo-palo tsa Bayesian li fana ka moralo o matla oa ho fana ka maikutlo le ho etsa mohlala oa ho ithuta ka mochini, ho re lumella ho kenyelletsa lintlha tse fetileng, ho sebetsana le ho se tsitse, le ho fihlela liphetho tse tšepahalang.
Mekhoa ea Monte Carlo e bohlokoa lipalo-palo tsa Bayesian le ho ithuta ka mochini hobane li lumella tlhahlobo e nepahetseng ea libaka tse thata tsa paramente, khakanyo ea boleng ba thahasello, le lisampole ho tsoa kabong ea morao.
Liketane tsa Markov li eketsa bokhoni ba rona ba ho hlalosa le ho etsisa litsamaiso tsa probabilistic, 'me ho hlahisa linomoro tse sa reroang bakeng sa kabo e fapaneng ho lumella mohlala o feto-fetohang le ts'ebetso e ntle.
Qetellong, Approximate Bayesian Computation (ABC) ke mokhoa o sebetsang oa ho etsa lipalo tse thata tsa menyetla le ho hlahisa likahlolo tsa Bayesian thutong ea mochini.
Re ka hlaolela kutloisiso ea rona, ra ntlafatsa mehlala, le ho etsa likahlolo tse rutehileng lefapheng la ho ithuta ka mochini ka ho sebelisa melaoana ena.
Leave a Reply