Hamiltonian Monte Carlo with Missing Data
Hamiltonian Monte Carlo with missing data extends the gradient-based HMC sampler to handle incomplete observations by treating missing values as additional unknown parameters. The posterior over model parameters and missing values is sampled jointly in one efficient pass, exploiting gradient information to explore the high-dimensional joint space with far fewer rejected proposals than random-walk MCMC.
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Neal, R. M. (2011). MCMC using Hamiltonian dynamics. In S. Brooks, A. Gelman, G. Jones & X.-L. Meng (Eds.), Handbook of Markov Chain Monte Carlo (pp. 113-162). CRC Press. ISBN: 978-1420079418
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. Chapter 18: Missing-data imputation. ISBN: 978-1439840955
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo with Missing Data Imputation. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/hamiltonian-monte-carlo-with-missing-data
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- অজানা ডেটা সহ বায়েসিয়ান অনুমান (Bayesian Inference with Missing Data)বেইসীয়↔ তুলনা করুন
- অজানা ডেটা সহ গিবস স্যাম্পলিংবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লোবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- অনুপস্থিত তথ্য সহ এমসিএমসিবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- একাধিক প্রতিস্থাপনপরিসংখ্যান↔ তুলনা করুন
- অনুপস্থিত ডেটা সহ ভ্যারিয়েশনাল ইনফারেন্সবেইসীয়↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →