(10.05) W10_L01 Forward Sampling

https://www.youtube.com/watch?v=mavzJ9L0IOo&list=PLbhbGI_ppZISMV4tAWHlytBqNq1-lb8bz&index=62

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성빈(2018.10.05):
이번 시간은 포워드 샘플링 에 대해 배웠다.
베이지안 네트워크의 모든 값을 대응시킴, 샘플을 많이 만든다!
그리고 원하는 케이스에 대해 샘플을 센다
랜덤이기 때문에 값이 정확하지는 않다 - > 많이 반복한다 -> 오차가 줄어든다.
->>> 시간이 많이 걸리는 문제 발생

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대하(2018.10.05):
이번 시간에는 sampling based approach에 대해 공부한다.
Sampling이 나오니 당연히 bayesian modeling이 빠져서는 안될 것 같다.

이번 마지막 주차에서는 rejection sampling, importance sampling, 그리고 대망의 Gibbs sampling을 배운다.
그리고 마지막에는 Latent Distribution Allocation(LDA)을 공부한다.

이번 주차에는 적어도 Gibbs sampling과 LDA는 확실히 숙지하는 것을 목표로 해야겠다.

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진구(2018.10.05)
샘플링이 뭔가 했더니 그냥 점 찍는 거였다.
시간이 오래걸리거나 덜 정확한 결과를 얻는다는 단점이 있지만,
결정적 장점은 매우 쉽다는 점. ㅋㅋ
근데 저 단점이 더 어마어마해서 나이브한 방법으로는 실제로는 쓰이지 않는다고 한다.

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승관(2018.10.05): 망..