[#] [Перевод] MCMC-сэмплинг для тех, кто учился, но ничего не понял
habrabot(difrex,1) — All
2016-03-18 18:30:02


Рассказывая о вероятностном программировании и Байесовской статистике, я обычно не уделяю особого внимания тому, как, на самом деле, выполняется вероятностный вывод, рассматривая его как некий «чёрный ящик». Вся прелесть вероятностного программирования заключается в том, что, на самом деле, для того, чтобы строить модели,_ не обязательно_ понимать, как именно делается вывод. Но это знание, безусловно, весьма полезно. [][1]



Как-то раз я рассказывал о новой Байесовской модели человеку, который не особенно разбирался в предмете, но очень хотел всё понять. Он-то и спросил меня о том, чего я обычно не касаюсь. «Томас, — сказал он, — а как, на самом деле, выполняется вероятностный вывод? Как получаются эти таинственные сэмплы из апостериорной вероятности?». [Читать дальше →][2]

[1]: https://habrahabr.ru/company/wunderfund/blog/279545/
[2]: https://habrahabr.ru/post/279545/#habracut