অনুপস্থিত ডেটা সহ অনুক্রমিক মন্টে কার্লো
অনুপস্থিত ডেটা সহ অনুক্রমিক মন্টে কার্লো (SMC) স্ট্যান্ডার্ড পার্টিকেল ফিল্টারকে স্টেট-স্পেস মডেলগুলিতে প্রসারিত করে যেখানে কিছু পর্যবেক্ষণ অনুপস্থিত। যখন কোনও নির্দিষ্ট সময় ধাপে কোনও পর্যবেক্ষণ অনুপস্থিত থাকে তখন আপডেট ধাপটি কেবল এড়িয়ে যাওয়া হয়: কণাগুলি পুনরায় ওজন না করে ট্রানজিশন মডেলের মাধ্যমে এগিয়ে নিয়ে যাওয়া হয়, যতক্ষণ অনুপস্থিতি উপেক্ষাযোগ্য (এলোমেলোভাবে অনুপস্থিত বা সম্পূর্ণ এলোমেলোভাবে অনুপস্থিত) থাকে ততক্ষণ যেকোনো অনুপস্থিত-ডেটা প্যাটার্নের অধীনে সঠিক বায়েসিয়ান অনুমান বজায় রাখে।
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
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.) (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer, New York. ISBN: 978-0387951461
- Chopin, N., & Papaspiliopoulos, O. (2020). An Introduction to Sequential Monte Carlo. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-47845-2 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Sequential Monte Carlo with Missing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/sequential-monte-carlo-with-missing-data
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.
- অজানা ডেটা সহ বায়েসিয়ান অনুমান (Bayesian Inference with Missing Data)বেইসীয়↔ compare
- ডাইনামিক সিকোয়েন্সিয়াল মন্টে কার্লোবেইসীয়↔ compare
- অজানা ডেটা সহ গিবস স্যাম্পলিংবেইসীয়↔ compare
- অনুপস্থিত ডেটা সহ কালম্যান ফিল্টারবেইসীয়↔ compare
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)বেইসীয়↔ compare
- সিকোয়েনশিয়াল মন্টে কার্লোবেইসীয়↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →