• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Метод выборки Гиббса — объяснение. скачать в хорошем качестве

Метод выборки Гиббса — объяснение. 1 месяц назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Метод выборки Гиббса — объяснение.
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Метод выборки Гиббса — объяснение. в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Метод выборки Гиббса — объяснение. или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Метод выборки Гиббса — объяснение. в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



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

Comments
  • Gibbs Sampling : Data Science Concepts 5 лет назад
    Gibbs Sampling : Data Science Concepts
    Опубликовано: 5 лет назад
  • В чем разница между матрицами и тензорами? 3 месяца назад
    В чем разница между матрицами и тензорами?
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Как стать КРАСАВЧИКОМ? (На примере Ильмира) 1 час назад
    Как стать КРАСАВЧИКОМ? (На примере Ильмира)
    Опубликовано: 1 час назад
  • Importance Sampling 4 года назад
    Importance Sampling
    Опубликовано: 4 года назад
  • One Formula That Demystifies 3D Graphics 1 месяц назад
    One Formula That Demystifies 3D Graphics
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Markov Chain Monte Carlo (MCMC) - Explained 5 месяцев назад
    Markov Chain Monte Carlo (MCMC) - Explained
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • What is a Hilbert Space? 8 месяцев назад
    What is a Hilbert Space?
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Савватеев разоблачает фокусы Земскова 7 дней назад
    Савватеев разоблачает фокусы Земскова
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Метрополис-Гастингс — объяснение 12 дней назад
    Метрополис-Гастингс — объяснение
    Опубликовано: 12 дней назад
  • Markov Chain Monte Carlo Explained in 10 Minutes 4 месяца назад
    Markov Chain Monte Carlo Explained in 10 Minutes
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • РЕАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ВАС СЛОМАЕТ. 6 месяцев назад
    РЕАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ВАС СЛОМАЕТ.
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • An introduction to Gibbs sampling 7 лет назад
    An introduction to Gibbs sampling
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Гипотеза Какея (не смеяться, это серьёзная математика) | LAPLAS 6 дней назад
    Гипотеза Какея (не смеяться, это серьёзная математика) | LAPLAS
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем 1 месяц назад
    Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Оптимизация моделирования падающего песка до неоправданно высокой степени. 1 месяц назад
    Оптимизация моделирования падающего песка до неоправданно высокой степени.
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Парадокс дней рождения | Лекции по математике – математик Алексей Савватеев | Научпоп 6 лет назад
    Парадокс дней рождения | Лекции по математике – математик Алексей Савватеев | Научпоп
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Как Гений Математик разгадал тайну вселенной 3 месяца назад
    Как Гений Математик разгадал тайну вселенной
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Covariance Explained ← Probability & Statistics 7 месяцев назад
    Covariance Explained ← Probability & Statistics
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений 6 лет назад
    Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Почему Питер Шольце — математик, каких бывает раз в поколение? 1 месяц назад
    Почему Питер Шольце — математик, каких бывает раз в поколение?
    Опубликовано: 1 месяц назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5