Cette séance de cours couvre le principe d'équilibre détaillé dans l'algorithme de Metropolis, expliquant la distribution invariante et les probabilités de transition. Il traite également de la procédure en deux étapes, du choix de l'étape d'essai et de la configuration de démarrage.
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.
Sit tempor pariatur eiusmod adipisicing ipsum fugiat. Enim ex exercitation laboris elit in cupidatat occaecat esse labore ut occaecat enim. In ut aliquip deserunt proident. Exercitation consectetur nulla aliqua aute enim commodo. Non ullamco pariatur esse dolor adipisicing aliquip labore proident irure. Mollit irure qui cupidatat Lorem ea aute irure.
Irure commodo esse sint elit incididunt labore ex dolore dolore minim Lorem. Occaecat duis est cillum ex cupidatat ad nulla. Esse quis fugiat cupidatat adipisicing est laborum.
Couvre la probabilité appliquée, les chaînes de Markov et les processus stochastiques, y compris les matrices de transition, les valeurs propres et les classes de communication.
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 la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
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.
Couvre les processus de Markov, les densités de transition et la distribution sous réserve d'information, en discutant de la classification des états et des distributions fixes.