Gibbs Sampling
Gibbs sampling is a Markov chain Monte Carlo algorithm that approximates a high-dimensional posterior distribution by repeatedly drawing each parameter from its full conditional distribution given all other parameters and the data. Because each draw is exact from a conditional — not a proposal that may be rejected — the sampler is efficient when those conditionals are available in closed form.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Geman, S. & Geman, D. (1984). Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 6(6), 721-741. · DOI 10.1109/TPAMI.1984.4767596
- Gelfand, A. E. & Smith, A. F. M. (1990). Sampling-based approaches to calculating marginal densities. Journal of the American Statistical Association, 85(410), 398-409. · DOI 10.1080/01621459.1990.10476213
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.