"Markov chain Monte Carlo (MCMC)"의 검색결과 입니다.

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MCMC 베이즈데이터분석 퍼셉트론 원리 AI 예술

EasyAI “Markov chain Monte Carlo ..” 관련 자료

+MCMC를 활용한 베이지안 추론 - ..등록일 2023.06.07 | 총 5,963자 | 8페이짿� | 2,500원
+MCMC 모��링등록일 2023.06.16 | 총 3,624자 | 5페이짿� | 2,500원

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"Markov chain Monte Carlo (MCMC)" 검색결과 1-20 / 64건

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MCMC를 활용한 베이지안 추론 - 동전 던지기 문제의 확률 추정 (파이썬예제풀이 포함)

베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다.MCMC는 몬텑카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체��(Markov Chain)을 결합한 알고리즘입니다. 몬테카를로 ... 은 얼마일까요? 정확히 0.6이라고 단정할 수 있을까요?이런 문제를 해결하기 위해 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 사용해볼 수 있습니다. MCMC는 베이지안 ... Monte Carlo)는 머신러닝과 통계학 분야에서 중요한 역할을 하는 AI(인공지능) 기법 중 하나입니다. MCMC는 복잡한 확률분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용되며, 특히

리포트 | 8페이짿� | 2,500원 | 등록일 2023.06.07

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지하 불균질 예측 향상을 위한 마르코프 체�� 몬테 카를로 히스토리 매칭기법 개발 (A Development of Markov Chain Monte Carlo History Matching Technique for Subsurface Characterization)

한국지하수토양환경학회 정진아, 박은규

논�� | 14페이짿� | 무료 | 등록일 2025.05.15 | 수정일 2025.05.22

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다수의 관측 벡터를 포함하는 반도체 구조 계측을 위한 마르코프 체�� 몬테카를로 적용 (Application of Markov Chain Monte Carlo to the Optical Critical Dimension with Multiple Observation Vectors in Semiconductor Manufacturing)

한국경영과학회 김형진, 박철진

논�� | 18페이짿� | 무료 | 등록일 2025.05.07 | 수정일 2025.05.17

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베이즈데이터분석 2024년 2학기 방송통신댿� 기말과제물)밀도함수를 고려하자. 중요도 추출 방법을 이용하여 밀도함수 의 기댓값을 구하려고 한다. 마르코프체�� 스탠 R코드 시계열 자기상관계수 그림 사후표본 사후평균 사후표준편차 95신용구간 등

Monte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체��을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이 ... 의 사후평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사적으로 구하기 위해 마르코프 체�� 몬텑칼로(Markov Chain ... 다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테 카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다.단순한 모델의 경우 R의 기본적인 함수(lm, glm 등)를 사용하여 매개변수

방송통신댿� | 15페이짿� | 15,000원 | 등록일 2024.11.08

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2022년 2학기 방송통신댿� 베이즈데이터분석 기말과제물)밀도함수를 따르는 랜덤 숫자를 합격-불합격 방법으로 생성하고자 한다 분할추출법을 이용하여 표본을 추출 스탠을 이용하여 사후표본을 추출 마르코프 체��이 수렴했는지 판단 등

Monte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체��을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이 ... 평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사적으로 구하기 위해 마르코프 체�� 몬텑칼로(Markov Chain ... 다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테 카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다. 단순한 모델의 경우 R의 기본적인 함수(lm, glm 등)를 사용하여 매개

방송통신댿� | 4페이짿� | 15,000원 | 등록일 2022.11.13 | 수정일 2023.09.11

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2023년 2학기 방송통신댿� 베이즈데이터분석 기말과제물)밀도함수를 고려하자. 여기서 상수 이다. 다음의 질문에 답하시오. (a) 일 때, 상수 를 확률변수 의 기댓값으로 표현하시오 상수 를 (a)에서 표현한 식을 이용해서 몬테 카를로 방법으로 구하시오 등

Monte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체��을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이 ... 의 사후평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사적으로 구하기 위해 마르코프 체�� 몬텑칼로(Markov Chain ... 다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테 카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다.단순한 모델의 경우 R의 기본적인 함수(lm, glm 등)를 사용하여 매개변수

방송통신댿� | 15페이짿� | 20,000원 | 등록일 2023.11.06 | 수정일 2023.11.13

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MCMC 모��링

확률 모��링의 마법사: MCMC를 활용한 정규분포 샘플링 (Python코드 포함)MCMC(Markov Chain Monte Carlo)는 확률적인 모��링과 추론을 위해 사용 ... 화하여 확인합니다. MCMC 알고리즘읿� Markov Chain과 확률적인 거부-받아들임 기법을 결합한 것입니다. Markov Chain은 현재 상태에서 다음 상태로 이동하는데, 이때 ... 되는 강력한 도구입니다. MCMC는 샘플링 알고리즘 중 하나로, 타겟 분포로부터 샘플을 추출하는 기법입니다. 이를 통해 우리는 원하는 분포로부터 난수를 생성하거나, 분포의 특성을 파악

리포트 | 5페이짿� | 2,500원 | 등록일 2023.06.16

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허들모형에 대한 베이지안 추론 (Bayesian Inference for Hurdle Models)

허들모형을 고려하고, 이들 모형에 대하여 마코프체�� 몬텑카를로(Markov chain Monte Carlo; MCMC) 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하고자 한다. 음이항 ... using Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. Especially, the negative binomial hurdle model allows ... 허들모형은 개수형 자료에서 흔히 발생하는 과대산포를 허용해주는 모형이다. 두 모형에 대한 회귀계수를 추정하고자 마코프체�� 몬테카를로 알고리즘을 사용하였다. 본 연구

논�� | 11페이짿� | 무료 | 등록일 2025.06.04 | 수정일 2025.06.06

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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)

. 파란색 선이 여러 개인 이유는 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 샘플링 과정에서 posterior 분포를 추정하기 위해 여러 개의 샘플을 생성했기 때문입니다 ... 인 y_data_new를 지정합니다.샘플링:trace = pm.sample(2000, tune=1000, cores=1, random_seed=42): MCMC(Markov ... Chain Monte Carlo) 샘플링을 통해 posterior 분포를 추정합니다. 2000개의 샘플을 생성하며, 1000개의 튜닝 샘플을 사용하여 초기값을 튜닝합니다. random

리포트 | 5페이짿� | 2,500원 | 등록일 2023.08.06

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예술과 Generatvie AI의 교차점-창의성의 새로운 영역

Adversarial Networks), VAE(Variational Autoencoders) 및 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법

리포트 | 22페이짿� | 3,000원 | 등록일 2023.05.06

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(생산관리) 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개 이상

하는 하나의 대표적인 방법으로 이른바 “마코프 체�� 몬테 카를로 방식(Markov Chain Monte Carlo Method, MCMC)”을 제시할 수 있다.몬테 카를로 ... 으로 제시해 보도록 하겠다.II. 본론1. 몬테 카를로 시뮬레이션의 개념(1) 개념몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Method)이란, 무작위로 난수를 추출한 후 함수 값 ... 가 제안한 확률 기법인 “마코프 체��(Markov Chain)”에 근거하여 만들어진 것이기에 마코프 체��이라는 이름이 더불어 붙게 되었다.이후 이 알고리즘이 통계학자 윌프레드

방송통신댿� | 8페이짿� | 2,000원 | 등록일 2021.01.20

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제로팽창 음이항 회귀모형에 대한 베이지안 추론 (Bayesian Inference for the Zero Inflated Negative Binomial Regression Model)

inference using the Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method for the zero inflated negative binomial ... 본 논��에서는 제로팽창 음이항(ZINB) 회귀모형에서 회귀계수에 대한 추론방법으로 마코프체��몬텑카를로(MC MC) 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하였다. 본 연구에서 고려

논�� | 11페이짿� | 무료 | 등록일 2025.06.04 | 수정일 2025.06.06

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평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 (파이썬코드 예제포함)

(Neal's U-Turn Sampler) 커널을 사용한 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법을 설정하고, Pyro의 pyro.infer.MCMC 클래스 ... 습니다.import torchimport pyroimport pyro.distributions as distfrom pyro.infer import MCMC, NUTSimport ... _kernel = NUTS(model)mcmc = MCMC(nuts_kernel, num_samples=1000, warmup_steps=200)mcmc.run(data)posterior_s

리포트 | 7페이짿� | 2,500원 | 등록일 2023.06.07

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영 - 과잉 포아송 로그정규 회귀모형에서 베이지안 추론 (Bayesian Inference for the Zero - Inflated Poisson Lognormal Regression Model)

model properties. In this study, we propose a Bayesian inference method using a Markov chain Monte ... 을 사용하면 쉽게 해결할 수 있다. 본 연구에서는 ZIPLN 회귀모형에서 MCMC 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하였다. 특히 본 연구에서 고려하는 모수가 고차원의 벡터이 ... Carlo technique in the ZIPLN regression model. In particular, we suggest a sampling method combining

논�� | 12페이짿� | 무료 | 등록일 2025.06.04 | 수정일 2025.06.06

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전쟁사 자료를 이용한 인원손실률 분석 방법론 (Methodology for Analysis of Casualty Rate using Historical Combat Data)

한국국방경영분석학회 유병주

논�� | 12페이짿� | 무료 | 등록일 2025.04.24 | 수정일 2025.05.14

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(생산관리) 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개 이상

화와 정밀화를 위해서 특히 자주 사용되는 연구 방법이 대부분 몬테 카를로 시뮬레이션 중 특정한 한 방식인 “마코프 체�� 몬테 카를로 시뮬레이션(MCMC, Markov Chain ... Monte Carlo Simulation)”이라는 것이 알려진 덕분에 몬테 카를로 시뮬레이션에 대한 관심도 제고된 것이다.즉 기본적으로 몬테 카를로 시뮬레이션은 난수를 “무작위 추출 ... 을 고려해 볼 수 있다.특히 니콜라스 메트로폴리스가 마코프 체��(Markov Chain)이라는 통계학적인 개념에 기반하여 제안한 알고리즘이 통계학자 윌프레드 헤이스팅즈에 의해 보다

방송통신댿� | 8페이짿� | 2,000원 | 등록일 2021.02.03

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Inferring transmission routes of avian influenza during the H5N8 outbreak of South Korea in 2014 using epidemiological and genetic data (Inferring transmission routes of avian influenza during the H5N8 outbreak of South Korea in 2014 using epidemiological and genetic data)

한국미생물학회 최상철

논�� | 12페이짿� | 무료 | 등록일 2025.03.28

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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)

데이터의 가능도는 정규 분포를 사용하여 모��링되며, 'mu'는 예측값을 나타내고, 'sigma'는 표준 편차를 나타냅니다. MCMC(Markov Chain Monte Carlo ... ('likelihood', mu=y_pred, sd=sigma, observed=y_data_new)# Perform MCMC samplingtrace = pm.sample(2000, tune

리포트 | 8페이짿� | 2,500원 | 등록일 2023.08.15

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베이지안 추론을 이용한 전쟁 시뮬레이션과 예측 연구 (A Study on the War Simulation and Prediction Using Bayesian Inference)

advantage of the Bayesian inference method is that the results sampled by the Markov Chain Monte Carlo ... 다른 장점은 마코프 체�� 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형

논�� | 10페이짿� | 무료 | 등록일 2025.06.04 | 수정일 2025.06.06

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Bayesian Model and Electricity Consumption: A Two-Stage Approach to Coincident and Leading Indicators (Bayesian Model and Electricity Consumption: A Two-Stage Approach to Coincident and Leading Indicators)

한국응용경제학회 차경수

논�� | 33페이짿� | 무료 | 등록일 2025.05.10 | 수정일 2025.05.18

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