Метод выборки Гиббса — объяснение.

Метод выборки Гиббса — это метод Монте-Карло на основе цепей Маркова, используемый для генерации выборок из сложных многомерных вероятностных распределений путем итеративной выборки из условных распределений. В этом видео объясняется, как работает метод выборки Гиббса на примере двумерного нормального распределения, почему условная выборка делает решаемыми задачи с высокой размерностью и когда алгоритм может дать сбой из-за плохого перемешивания или несвязанных областей вероятностей. Идеально подходит для понимания MCMC, вероятностного моделирования и основ статистического машинного обучения. Похожие видео ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Матрица Гессе:    • The Hessian Matrix - Explained   Матрица Якоби:    • The Jacobian Matrix - Explained   Байесовская оптимизация:    • Bayesian Optimization   Настройка гиперпараметров: поиск по сетке против случайного поиска:    • Hyperparameters Tuning: Grid Search vs Ran...   Трюк с ядром:    • The Kernel Trick   Кросс-энтропия - объяснение:    • Cross-Entropy - Explained   Объяснение Dropout:    • Dropout in Neural Networks - Explained   Переобучение против недообучения:    • Overfitting vs Underfitting - Explained   Почему модели переобучаются и недообучаются — компромисс между смещением и дисперсией:    • Bias-Variance Trade-off - Explained   Метод наименьших квадратов против метода максимального правдоподобия:    • Least Squares vs Maximum Likelihood   Содержание ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 00:00 - Введение 00:45 - Условные распределения 01:05 - Выборка Гиббса алгоритм 02:10 - Возможные подводные камни 03:03 - Резюме 03:22 - Заключение Подписывайтесь на меня ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🐦 X: @datamlistic https://x.com/datamlistic 📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic   📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic   👔 Linkedin:   / datamlistic   Канал Поддержка ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;) Если вы также хотите поддержать канал финансово, пожертвование в размере стоимости чашки кофе всегда приветствуется! (полностью необязательно и добровольно) ► Patreon:   / datamlistic   ► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq ► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281 ► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5 ► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a #gibbssampling #цепьмарковамонтекарло #теориявероятности #машинноеобучение #статистика