Variational Inference with Missing Data
Variational inference with missing data is a scalable Bayesian approach that simultaneously approximates the posterior over latent variables and model parameters while imputing missing observations. Instead of integrating over all possible values of the missing entries exactly, it posits a tractable approximate distribution and optimises it to be as close as possible to the true joint posterior, yielding fast, principled inference even in high-dimensional incomplete datasets.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- Ghahramani, Z. & Jordan, M. I. (1994). Supervised learning from incomplete data via an EM approach. In Cowan, J. D., Tesauro, G. & Alspector, J. (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 6 (pp. 120–127). Morgan Kaufmann. · URL
- Wainwright, M. J. & Jordan, M. I. (2008). Graphical models, exponential families, and variational inference. Foundations and Trends in Machine Learning, 1(1–2), 1–305. · DOI 10.1561/2200000001
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.