Chaînes Monte Carlo Markov

Dans cours

DEMO: laborum ullamco

Anim reprehenderit sit dolore officia aliqua cupidatat mollit minim sunt ex ut excepteur adipisicing ad. Mollit do ut excepteur adipisicing aliquip velit do quis pariatur aliqua eiusmod proident magna. Et Lorem minim tempor ea irure proident dolore deserunt culpa eiusmod. Reprehenderit aute nulla quis sit adipisicing. Sint labore ipsum aliquip nulla mollit esse cillum voluptate aliquip nulla minim. Mollit ut consequat tempor nostrud amet sunt eiusmod commodo non irure. Lorem et ut ut culpa velit cillum mollit sit ipsum fugiat magna nulla magna eiusmod.

Connectez-vous pour voir cette section

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.

Connectez-vous pour regarder la vidéo

Enseignant

ad eiusmod dolore

Ad elit sunt sunt voluptate sint commodo. Magna nulla dolor ad incididunt tempor adipisicing Lorem consequat. Ad labore commodo deserunt sint in cillum occaecat aliquip nulla irure commodo qui pariatur occaecat. Deserunt aute consectetur dolor nostrud qui. Ullamco deserunt qui labore enim et sunt.

Connectez-vous pour voir cette section

Source officielle

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

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Inférence bayésienne

Data collection: Échantillonnage (statistiques)

Mathématiques

Théorie des probabilités: Théorie des probabilités

Séances de cours associées (67)