2023년 08월

[Julia, 통계,Optimizer] Turing MLE, MAP Optimizer 비교 (with ChatGPT)

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[Q] turing에서 사용하는 MLE, MAP의 opimizer를 나열하고 비교해줘 [A] Turing.jl은 다양한 최적화 알고리즘을 제공하는 Optim.jl 라이브러리와 함께 작동하여 MLE (Maximum Likelihood Estimation) 및 MAP (Maximum A Posteriori) 추정을 수행합니다. Optim.jl에는 여러 최적화 알고리즘이 포함되어 있습니다. 주요한 것들은 다음과 같습니다: 비교: Turing.jl에서 사용할 최적화 알고리즘은 모델과 데이터의 특성에 따라 다를 수 있습니다. 따라서, 주어진 문제에 가장

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[Julia, 통계, Sampler] Turing Sampler 비교 (with ChatGPT)

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[Q] 베이지안 추론에 사용하는 sampler중에 MH, HMC를 비교해줘 [A] 베이지안 추론에서 사용되는 샘플링 알고리즘인 Metropolis-Hastings(MH)와 Hamiltonian Monte Carlo(HMC)는 주어진 사후 분포로부터 표본을 추출하는 방법입니다. 두 알고리즘은 그 원리와 장단점에 있어 다양한 차이점을 보입니다. 결론: HMC는 그래디언트 정보를 활용해 더 효율적으로 표본을 추출하므로, 고차원이나 복잡한 분포에 대한 베이지안 추론에 특히 유용합니다. 그러나, 구현과 튜닝이 MH보다 복잡하며,

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[Julia, Turing] Turing @model 이 하는일 , MH알고리즘 구현 통한 실행 사례

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turing_guide_01 Turing @model 이 하는일 , MH알고리즘 구현 통한 실행 사례¶ In [335]: using Turing using Random using StatsPlots Inverse Gamma 분포:¶ 연속 확률 분포의 하나로, Gamma 분포의 역수에 대한 분포입니다. 이 분포는 특히 베이지안 통계학에서 분산의 사전 분포로 사용되곤 합니다. \begin{align*} f(x|\alpha,\beta) = \frac{\beta^\alpha}{\Gamma(\alpha)}x^{-\alpha-1}e^\frac{-\beta}{x} \end{align*} $\alpha$ : 분포의 모양 결정 $\beta$ : 스케일 조절 특히

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