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B A Y E S I A N M E T H O D S
3장 MCMC 블랙박스 열기 099
3.1 베이지안 지형 100
3.1.1 MCMC를 사용하여 지형 탐색하기 106
3.1.2 MCMC 수행 알고리즘 108
3.1.3 사후확률분포에 대한 다른 접근법 108
3.1.4 예제: 혼합모델을 사용한 비지도 클러스터링 109
3.1.5 사후확률분포의 표본을 섞지 마라 119
3.1.6 MAP을 사용하여 수렴 개선하기 122
3.2 수렴 판정하기 123
3.2.1 자기상관 123
3.2.2 솎아내기 127
3.2.3 pymc.Matplot.plot() 128
3.3 MCMC에 대한 유용한 팁 130
3.3.1 지능적인 시작값 130
3.3.2 사전분포 131
3.3.3 통계적 계산에 대한 구전 정리 131
3.4 결론 131
3.5 참고자료 132
4장 아무도 알려주지 않는 위대한 이론 133
4.1 서론 134
4.2 큰 수의 법칙 134
4.2.1 직관 134
4.2.2 예제: 푸아송 확률변수의 수렴 135
4.2.3 Var(Z)를 어떻게 계산할까? 139
4.2.4 기댓값과 확률 139
4.2.5 이 모든 것이 베이지안 통계와 무슨 상관이 있을까? 140
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