প্রশ্ন ট্যাগ «importance-sampling»

আমি MCMC পদ্ধতি শিখতে চেষ্টা করছি এবং মহানগর হেস্টিংস, গীবস, গুরুত্ব এবং প্রত্যাখ্যান নমুনা জুড়ে এসেছি। যদিও এর মধ্যে কিছু পার্থক্য স্পষ্ট, যেমন গিবস কীভাবে মেট্রোপলিস হেস্টিংসের একটি বিশেষ ঘটনা যখন আমাদের সম্পূর্ণ শর্ত থাকে তখন অন্যরা কম স্পষ্ট হয় যেমন আমরা যখন গিবস স্যাম্পলারের মধ্যে এমএইচ ব্যবহার করতে চাই …

36 mcmc  monte-carlo  gibbs  metropolis-hastings  importance-sampling 

আমি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং শেখার চেষ্টা করছি এবং এই বিষয়টি আমার কাছে সত্যিই বিভ্রান্তিকর। আমি পরিসংখ্যানগুলির একটি ভূমিকা নিয়েছি, তবে আমি কেবল এই বিষয়টি স্বজ্ঞাতভাবে বুঝতে পারি নি।

22 variance  simulation  monte-carlo  unbiased-estimator  importance-sampling 

আমি গত এক বছর ধরে মোটামুটি কাছাকাছিভাবে গুরুত্বের নমুনা নিয়ে কাজ করছি এবং কয়েকটি মুক্ত-সমাপ্ত প্রশ্ন রয়েছে যার সাথে আমি কিছুটা সহায়তা পাব বলে আশা করি। গুরুত্ব সহকারে নমুনা দেওয়ার প্রকল্পগুলির সাথে আমার ব্যবহারিক অভিজ্ঞতাটি হ'ল তারা মাঝেমধ্যে চমত্কার নিম্ন-বৈকল্পিক এবং কম-পক্ষপাত অনুমান উত্পাদন করতে পারে। আরও ঘন ঘন, তবে, …

13 monte-carlo  information-theory  importance-sampling 

আমার পটভূমি কম্পিউটার বিজ্ঞান। আমি কার্লো স্যাম্পলিং পদ্ধতিগুলিতে মন্টে মোটামুটি নতুন এবং আমি গণিতটি বুঝতে পেরেও গুরুত্বপূর্ণ নমুনা দেওয়ার জন্য স্বজ্ঞাত উদাহরণ দিয়ে আসতে আমার খুব কষ্ট হয়েছে। আরও স্পষ্টভাবে, কেউ উদাহরণ দিতে পারে: একটি আসল বিতরণ এক থেকে নমুনা করতে পারে না তবে একটি অনুমান করতে পারে একটি গুরুত্বপূর্ণ …

12 probability  distributions  sampling  importance-sampling 

আমি সম্প্রতি এই কাগজপত্রগুলিতে বর্ণিত পেরিটো স্মুথড ইম্পেরিয়াল স্যাম্পলিং লেভ-ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধকরণ (পিএসআইএস-এলইউ) ব্যবহার শুরু করেছি: Vehtari, এ।, এবং জেলম্যান, এ (2015)। পেরেটো গুরুত্বের নমুনা ছোঁয়া। আরএক্সিব প্রিপ্রিন্ট ( লিঙ্ক ) Vehtari, এ।, জেলম্যান, এ।, এবং গ্যাব্রি, জে। (2016)। লেভেল-ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধকরণ এবং ডব্লিউএআইসি ব্যবহার করে ব্যবহারিক বায়েসিয়ান মডেল মূল্যায়ন। আরএক্সিব প্রিপ্রিন্ট …

10 machine-learning  cross-validation  mcmc  pareto-distribution  importance-sampling 

আমি নিম্নলিখিত বিচ্ছিন্ন বিতরণ আছে, যেখানে α,βα,β\alpha,\beta পরিচিত ধ্রুবক: পি (x;α,β)=বিটা ( α+1,β+ +x)বিটা(α,β)জন্য এক্স = 0 , 1 , 2,…p(x;α,β)=বিটা(α+ +1,β+ +এক্স)বিটা(α,β)জন্য এক্স=0,1,2,... p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)} \;\;\;\;\text{for } x = 0,1,2,\dots এই বিতরণ থেকে দক্ষতার সাথে নমুনার জন্য কিছু পন্থা কী কী?

10 sampling  mcmc  computational-statistics  importance-sampling  rejection-sampling 

আমি আর এর মধ্যে ইম্পোর্টেন্স স্যাম্পলিং পদ্ধতির সাথে ইন্টিগ্রাল মূল্যায়ন প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করছিলাম । মূলত, ব্যবহারকারীর গণনা করা দরকার ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx তাত্পর্যপূর্ণ বিতরণকে গুরুত্ব বিতরণ হিসাবে ব্যবহার করে q(x)=λ exp−λxq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} এবং এর মান সন্ধান করুন যা ইন্টিগ্রালের (এটি ) আরও ভাল দেয় । আমি ওভার এর …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

আমি দক্ষতার সাথে নমুনা আঁকতে চাইx∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^d থেকে N(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma) যে সীমাবদ্ধতা সাপেক্ষে ||x||2=1||x||2=1||x||_2 = 1।

9 distributions  normal-distribution  sampling  multivariate-normal  importance-sampling