ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Introduction to Dirichlet Processes and their use

Автор: ФКН ВШЭ

Загружено: 2017-10-01

Просмотров: 12462

Описание: Wray Buntine - Professor, Monash University, Melbourne, Australia

Assuming the attendee has knowledge of the Poisson, Gamma, multinomial and Dirichlet distributions, this talk will present the basic ideas and theory to understand and use the Dirichlet process and its close relatives, the Pitman-Yor process and the gamma process. We will first look at some motivating examples. Then we will look at the non-hierarchical versions of the processes, which are basically infinite parameter vectors. These have a number of handy properties and have simple, elegant marginal and posterior inference. Finally, we will look at the hierarchical versions of these processes. These are fundamentally different. To understand the hierarchical version we will briefly review some aspects of stochastic process theory and additive distributions. The hierarchical versions becomes Dirichlet and Gamma distributions (the process part disappears) but the techniques developed for the non-hierarchical process models can be borrowed to develop good algorithms, since the Dirichlet and Gamma are challenging when placed hierarchically.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Introduction to Dirichlet Processes and their use

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Ethical Machine Learning

Ethical Machine Learning

Введение в машинное обучение – Евгений Соколов

Введение в машинное обучение – Евгений Соколов

ML Tutorial: Gaussian Processes (Richard Turner)

ML Tutorial: Gaussian Processes (Richard Turner)

Dirichlet Process Mixture Models and Gibbs Sampling

Dirichlet Process Mixture Models and Gibbs Sampling

Алексей Венедиктов. Адам Кадыров. Урок Ирана. Гренландия. Иноагент Латынина

Алексей Венедиктов. Адам Кадыров. Урок Ирана. Гренландия. Иноагент Латынина

Frequentism and Bayesianism: What's the Big Deal? | SciPy 2014 | Jake VanderPlas

Frequentism and Bayesianism: What's the Big Deal? | SciPy 2014 | Jake VanderPlas

Выпускник ФКН #14: Герман Перов: «Важно максимально расширить кругозор»

Выпускник ФКН #14: Герман Перов: «Важно максимально расширить кругозор»

ЧатФКН#33: Алексей Устинов — теория чисел, шашки Фейнмана, журнал «Квант» и красота математики

ЧатФКН#33: Алексей Устинов — теория чисел, шашки Фейнмана, журнал «Квант» и красота математики

Карта памяти. Запись одиннадцатая. Семён Корсаков

Карта памяти. Запись одиннадцатая. Семён Корсаков

Nonparametric Bayesian Methods: Models, Algorithms, and Applications I

Nonparametric Bayesian Methods: Models, Algorithms, and Applications I

Machine Learning Lecture 26

Machine Learning Lecture 26 "Gaussian Processes" -Cornell CS4780 SP17

Bayesian Inference is Just Counting

Bayesian Inference is Just Counting

Latent Dirichlet Allocation (Part 1 of 2)

Latent Dirichlet Allocation (Part 1 of 2)

Bayesian Nonparametrics 1 - Yee Whye Teh - MLSS 2013 Tübingen

Bayesian Nonparametrics 1 - Yee Whye Teh - MLSS 2013 Tübingen

Bayesian Hierarchical Models

Bayesian Hierarchical Models

Lectures on Causality: Jonas Peters, Part 1

Lectures on Causality: Jonas Peters, Part 1

Expectation Maximization: how it works

Expectation Maximization: how it works

2. Bayesian Optimization

2. Bayesian Optimization

Machine Learning Work Shop - Bayesian Nonparametrics for Complex Dynamical Phenomena

Machine Learning Work Shop - Bayesian Nonparametrics for Complex Dynamical Phenomena

Continuous Distributions: Beta and Dirichlet Distributions

Continuous Distributions: Beta and Dirichlet Distributions

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]