Algorithme de Metropolis Hastings : chaînes de Markov et matrice de transition
Graph Chatbot
Description
Cette séance de cours couvre l'algorithme de Metropolis Hastings, en se concentrant sur la construction d'une chaîne de Markov avec une distribution de proposition. Il explique les étapes de l'algorithme, y compris la définition de la matrice de transition, la gestion des distributions de propositions et la garantie de la convergence. La séance de cours traite également de l'irréductibilité, de la périodicité et de la diagonalisation de la matrice de transition.
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.
Nulla mollit occaecat ullamco cillum reprehenderit labore et sint minim eu quis. Veniam cillum do sit nisi esse ad velit et laborum in. Aute qui elit do velit ut sunt pariatur cupidatat. Est excepteur consectetur qui cupidatat ipsum proident culpa amet.
Et proident aute sint nostrud elit laborum non adipisicing ullamco ad sunt sit cillum. Elit sit irure laborum do dolor mollit laboris ut magna nulla Lorem ut. In ad et est reprehenderit reprehenderit. Commodo ipsum consectetur cupidatat exercitation fugiat. Quis ad ut labore eiusmod. Commodo do cupidatat ut irure veniam occaecat dolore pariatur.
Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explore les distributions invariantes, les états récurrents et la convergence dans les chaînes de Markov, y compris des applications pratiques telles que PageRank dans Google.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
