Bayesian methodsBayesian / computational
동적 베이즈 추론
동적 베이즈 추론은 새로운 관측값이 시간에 따라 도착함에 따라 베이즈 업데이트를 순차적으로 수행하기 위한 프레임워크입니다. 고정된 데이터셋에 정적 모델을 적합시키는 대신, 잠재 상태 또는 매개변수에 대한 사후 분포가 단계별로 어떻게 진화하는지 추적하며, 각 새로운 가능도와 사전 분포를 결합하여 시간 경과에 따라 전파되는 업데이트된 사후 분포를 생성합니다.
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출처
- West, M. & Harrison, J. (1997). Bayesian Forecasting and Dynamic Models (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387947259
- Murphy, K. P. (2002). Dynamic Bayesian Networks: Representation, Inference and Learning. Ph.D. Dissertation, University of California, Berkeley. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/dynamic-bayesian-inference
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