« Calcul bayésien approximatif » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
m (Remplacement de texte : « ↵↵↵ » par «   »)
 
(2 versions intermédiaires par le même utilisateur non affichées)
Ligne 10 : Ligne 10 :
'''Approximate bayesian computation '''
'''Approximate bayesian computation '''


 
==Sources==
<small>





Dernière version du 29 janvier 2024 à 11:28

Définition

Le calcul bayésien approximatif constitue une classe de méthodes de calcul enracinées dans les statistiques bayésiennes qui sont utilisées pour estimer les distributions postérieures des paramètres du modèle.

Ces méthodes contournent le calcul exact de la fonction de vraisemblance en faisant une approximation. En effet, le calcul exact peut s’avérer très lourd, voire impossible. Une grande partie du succès des statistiques bayésiennes repose sur l’idée d’approximation. Les méthodes CBA sont mathématiquement bien fondées, cependant elles font inévitablement des hypothèses et des approximations dont l’impact doit être soigneusement évalué. De plus, le domaine d’application plus large des méthodes CBA présente des défis au niveau de l’estimation des paramètres et de la sélection des modèles. 

Français

Calcul bayésien approximatif

Anglais

Approximate bayesian computation

Sources

Source : Wikipedia

Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 703