Chaînes Monte Carlo Markov

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Description

Cette séance de cours couvre la théorie des chaînes Markov et des méthodes Monte Carlo, en mettant l'accent sur l'algorithme Metropolis-Hastings. Il explique le concept de distribution d'équilibre, les matrices de transition et le processus d'échantillonnage à l'aide de configurations d'essai.

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Enseignant

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Source officielle

https://mediaspace.epfl.ch/media/0_6r2owwbt

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Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Inférence bayésienne

Data collection: Échantillonnage (statistiques)

Mathématiques

Théorie des probabilités: Théorie des probabilités

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