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MetropolisHastings 검색 결과

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10.6 Metropolis-Hastings Algorithm

MH 알고리즘은 현재 zt라고 assignment 되어있는것을 다음 transient 를 통해 어떠한 assignment로 바뀔지 candidate하는 것이다. 기존의 정보를 활용(zt)에서 제안하는것이 MCMC의 근간에서 온것이다. 이것을 Proposal distriburion 이라 한다. 그다음 α 에 따라 coin toss를 해서 accept가 일어나면 z*를 받아 들이고 accept 되지 않으면 기존의 zt를 가져가는것이 MH 알고리즘이의 핵심이라 할수 있다. q는 우리가 정하는것이다. p는 우리가 evaluate 할수 있는것이다. Reversible Markov chain의 condition을 만족하면 되겠다는것이 MH 알고리즘에서 accept probaibliy를 정하는 핵심이 된다. 만약 위..

머신러닝/문일철 교수님 강의 정리 (인공지능및기계학습개론) 2019. 12. 11. 21:40
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