माप त्रुटि के साथ परिवर्तनशील अनुमान
माप त्रुटि के साथ परिवर्तनशील अनुमान एक स्केलेबल बायेसियन दृष्टिकोण है जो प्रेक्षित चर शोर से दूषित होने पर मॉडल पैरामीटर और अव्यक्त (latent) वास्तविक सहचर (covariates) का एक साथ अनुमान लगाता है। MCMC के माध्यम से पश्च (posterior) का नमूना लेने के बजाय, यह साक्ष्य निम्नतम सीमा (ELBO) को अधिकतम करके वास्तविक पश्च के निकटतम सुगम वितरण को ढूंढता है, जिससे यह बड़े डेटासेट पर लागू होता है जहाँ पूर्ण MCMC बहुत महंगा है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- Blei, D. M., Kucukelbir, A., & McAuliffe, J. D. (2017). Variational inference: A review for statisticians. Journal of the American Statistical Association, 112(518), 859–877. DOI: 10.1080/01621459.2017.1285773 ↗
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584886334
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Variational Bayesian Inference for Models with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/variational-inference-with-measurement-error
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.
- माप त्रुटि के साथ अनुमानित बायेसियन संगणनाबायेसियन↔ compare
- मापन त्रुटि के साथ बायेसियन अनुमानबायेसियन↔ compare
- MCMC with Measurement Errorबायेसियन↔ compare
- Variational Inferenceबायेसियन↔ compare