Předmět Bayesovská inference (NPFL108)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu NPFL108 - Bayesovská inference, Matematicko-fyzikální fakulta, Univerzita Karlova v Praze (UK).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Sylabus
Témata přednášek:inference v Bayesovských sítích,aproximativní Bayesovské techniky v Bayesovských sítích,variační Bayesovské techniky,algoritmus Expectation-Propagation,metody Markov-Chain Monte-Carlo založené na samplovaní, např. Gibbs, Metropolis-Hastings, nebo slice sampling,ne-parametrické Bayesovské metody, např. Gausovské processy a Dirichletovy procesy,Bayesovské přístupy vynucují řídkost modelu: spike a slab priors, využití podmíněné nezávislosti,Bayesovské metody pro faktorizaci matic,Bayesovské směsi normálních rozdělení.
Literatura
[1] D. Koller, N. Friedman: Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series), The MIT Press, 2009, p. 1280 [2] C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, vol. 4, no. 4. Springer, 2006, p. 738.
Garant
Mgr. Ing. Filip Jurčíček, Ph.D.