Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Distribution conditionnelle complète
Distribution de probabilité d'une variable étant données toutes les autres variables dans un modèle multivarié.
Bloc Gibbs
Variante de l'échantillonnage de Gibbs où des groupes de variables sont échantillonnés conjointement plutôt qu'individuellement.
Convergence de la chaîne
État où la chaîne de Markov atteint sa distribution stationnaire et les échantillons reflètent la distribution cible.
Mélange de la chaîne
Qualité de la chaîne à explorer efficacement tout l'espace des états sans rester piégée dans des régions locales.
Critère de Gelman-Rubin
Diagnostic de convergence comparant la variance entre chaînes et à l'intérieur des chaînes MCMC multiples.
Marginalisation
Processus d'intégration sur certaines variables pour obtenir la distribution marginale des variables restantes.
Échantillonneur systématique
Variante de Gibbs où les variables sont mises à jour dans un ordre prédéterminé à chaque itération.
Échantillonneur aléatoire
Variante de Gibbs où l'ordre de mise à jour des variables est choisi aléatoirement à chaque itération.
Conjugaison
Propriété où le prior et le posterior appartiennent à la même famille de distributions, simplifiant l'échantillonnage conditionnel.
Taille effective
Mesure du nombre d'échantillons indépendants équivalents dans une chaîne autocorrélée.