বেয়েশীয় ননপ্যারামেট্রিক পদ্ধতিসমূহ
বেয়েশীয় ননপ্যারামেট্রিক পদ্ধতিসমূহ হলো নমনীয় বেয়েশীয় মডেলগুলির একটি পরিবার, যেখানে মডেলের জটিলতা আগে থেকে স্থির করা হয় না বরং ডেটার সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বৃদ্ধি পায়। এর দুটি বহুল ব্যবহৃত সদস্য হলো ডিরিচলে প্রক্রিয়া মিশ্রণ (DPM), যা ক্লাস্টারের সংখ্যা পূর্বনির্ধারণ না করেই পর্যবেক্ষণগুলিকে ক্লাস্টার করে, এবং গাউসীয় প্রক্রিয়া (GP) রিগ্রেশন, যা সরাসরি ফাংশনগুলির উপর একটি প্রায়র স্থাপন করে এবং একটি প্যারামেট্রিক ফর্মের প্রতি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ না হয়ে রিগ্রেশন বা শ্রেণিবিন্যাস সম্পাদন করে। উভয় কাঠামোই বেয়েশীয় ননপ্যারামেট্রিক সাহিত্যে আনুষ্ঠানিক রূপ লাভ করে, যেখানে ক্যানোনিকাল GP ট্রিটমেন্ট রাসমুসেন এবং উইলিয়ামস (2006) দ্বারা প্রদত্ত হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Rasmussen, C.E. & Williams, C.K.I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0262182539
- Müller, P. & Quintana, F.A. (2004). Nonparametric Bayesian Data Analysis. Statistical Science, 19(1), 95–110. DOI: 10.1214/088342304000000017 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Nonparametric Methods (Dirichlet Process / Gaussian Process). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/bayesian-nonparametric
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- বেয়েশীয় রিগ্রেশনবেইসীয়↔ compare
- গাউসিয়ান প্রসেসযন্ত্র শিখন↔ compare
- মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (MCMC)বেইসীয়↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →