반응형 베이지안2 표본 샘플링 방법(3) - 깁스 샘플링(Gibbs Sampling) 이번 포스팅에서는 베이지안에서 연구되었던 샘플링 방법 중 가장 이상적인(?) 샘플링 방법인 깁스 샘플링에 대해서 살펴보겠다. - 이전 포스팅- 2022.03.14 - [Statistics/Bayesian With Python] - 표본 샘플링 방법(1) - 기각 샘플링(Rejection Sampling) 표본 샘플링 방법(1) - 기각 샘플링(Rejection Sampling) Bayesian과 Frequentist들의 가장 큰 차이점은 모수, parameter에 대한 관점의 차이이다. Frequentist들은 모수 $\theta$를 Unknown constant로 가정하며, Bayesian은 모수 $\theta$를 Random variable로 가정한다.. harang3418.tistory.com 20.. 2023. 6. 1. 표본 샘플링 방법(2) - 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘(Metropolis-Hastings Algorithm) 저번 rejection sampling에 이어 이번 포스팅에서도 타겟 분포로부터 표본을 생성해낼 수 있는 샘플링 알고리즘 중 하나인 M-H Algorithm을 살펴보겠다. 2022.03.14 - [Statistics/Bayesian With Python] - 표본 샘플링 방법(1) - 기각 샘플링(Rejection Sampling) 표본 샘플링 방법(1) - 기각 샘플링(Rejection Sampling) Bayesian과 Frequentist들의 가장 큰 차이점은 모수, parameter에 대한 관점의 차이이다. Frequentist들은 모수 $\theta$를 Unknown constant로 가정하며, Bayesian은 모수 $\theta$를 Random variable로 가정한다.. harang341.. 2022. 3. 16. 이전 1 다음 반응형
