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마르코프 연쇄 몬테카를로 (관련어 마르코프 연쇄 몬테..) Markov chain Monte Carlo, マルコフ連鎖モンテカ..마르코프 연쇄 몬테카를로 방법(Markov chain Monte Carlo, 무작위 행보 몬테 카를로 방법 포함)은 마르코프 연쇄의 구성에 기반한 확률 분포로부터 원하는 분포의 정적 분포를 갖는 표본을 추출하는 알고리즘의 한 부류이다. 큰 수의 단계(step) 이후에 연쇄의 상태는 목표로 하는 분포로부터 추출된 표본처럼 사용될 ...도서 위키백과
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Markov chain Monte Carlo 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법,..In statistics, Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods are a class of algorithms for sampling from a probability distribution based on constructing a Markov chain that has the desired distribution as its equilibrium distribution. The state of the chain after a number of steps is then used as a...출처 영어 위키백과
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기계 학습 알고리즘 목록 Outline of machine learning행동 인식 알렉스넷 알파고 알파고 제로 개념 학습 결정 트리 학습법 특징 (기계 학습) 하이퍼파라미터 (기계 학습) 마르코프 연쇄 몬테카를로 마르코프 모형 마르코프 네트워크 최대 엔트로피 마르코프 모형 멀티 암드 밴딧 다중 작업 학습 멀티모덜 학습 무한 언어 학습 시스템 유사도 학습 통계적 학습이론 전이학습...도서 위키백과
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