Bayes 2024

Neptun adatok

BMETE91MC26 - Bayesiánus modellezés MC - (Számítógépes és kognitív idegtudomány MSc) - 3 kredit - gyakorlat - félévközi jegy

Jelenlét (70%), két beadandó programozási feladat, amelyből egy kiváltható kiselőadással

Bevezetés - Mi a Bayes-féle statisztikai megközelítés?
Állítás mint adattípus, komputációs és funkcionális paradigma, determinisztikus algoritmusok.
A valószínűségelmélet bayesiánus megalapozása, Bayes- és Jeffrey-frissítés.
Kombinatorikai és sztochasztikus jelenségek.
Prior és poszterior eloszlások, likelihood függvény, konjugált priorok, informatív és nem informatív priorok.
Bevezetés a valószínűségi programozásba néhány valószínűségi programnyelv segítségével.
ZH (1)
Többváltozós valószínűségi eloszlások faktorizációja és a gráfmodell reprezentáció. Generatív modell.
Gyakorlati példák grafikus modellekre és ezek beprogramozása. Markov-lánc Monte Carlo eljárás és inferálási algoritmusok.
Hierarchikus modellek. Bayes-féle adatelemzés, agymodellezés és pszichometrikus elemzés.
Bayes-faktor és kiszámítása. Modell összehasonlítás és validáció.
BIC, AIC és Kullback–Leibler-divergencia.
ZH (2)