November 2024
Intermediate to advanced
338 pages
7h 57m
French
Content preview from Pense à Bayes, 2e édition
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Chapitre 19. MCMC
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Pendant la plus grande partie de ce livre, nous avons utilisé des méthodes de grille pour approximer les distributions postérieures. Pour les modèles à un ou deux paramètres, les algorithmes de grille sont rapides et les résultats sont suffisamment précis pour la plupart des objectifs pratiques. Avec trois paramètres, ils commencent à être lents, et avec plus de trois, ils ne sont généralement pas pratiques.
Dans le chapitre précédent, nous avons vu que nous pouvions résoudre certains problèmes à l'aide de prieurs conjugués. Mais les problèmes que nous pouvons résoudre de cette façon ont tendance à être les mêmes que ceux que nous pouvons résoudre avec des algorithmes de grille.
Pour les problèmes comportant plus de quelques paramètres, l'outil le plus puissant dont nous disposons est le MCMC, qui signifie "Markov chain Monte Carlo". Dans ce contexte, "Monte Carlo" fait référence aux méthodes qui génèrent des échantillons aléatoires à partir d'une distribution. Contrairement aux méthodes de grille, les méthodes MCMC n'essaient pas de calculer la distribution a posteriori ; elles prélèvent des échantillons à partir de celle-ci.
Il peut sembler étrange que tu puisses générer un échantillon sans jamais calculer la distribution, mais c'est la magie du MCMC.
Pour te démontrer, nous allons commencer par résoudre le problème de la Coupe ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.