Week 10.1 Forward Sampling

지금 까지 EM을 통해 Parameter를 Inference 하는것을 배웠다.

이번 주차는 다른 방법인 Sampling based inference를 통해 parameter를 inference 해보겠다. 

 

기본적인 Sampling methods 에 대해 알아보자

 

1. Forward Sampling

topological order 에 따라 sample을 generate 할 수 있다.

sample을 많이 만들고 , 알고 싶은 특정 확률값을 count를 한다.  이 방법의 문제점은 무엇일까?

1) Random case이기때문에 오차가 발생한다.

2) 많은 시행을 반복할 수록 시간이 많이 걸린다.

 

그래서 위의 방법은 현실에서 사용하기 어렵다.

 

sampling based inference를 통해 즉정값을 찾아낸다. ( parameter를 찾아낸다.)

많은 건수의 sampling을 통해 , histogram을 그려낸다.