Sumários

Aula 6

28 Abril 2017, 14:30 • Lisete Maria Ribeiro de Sousa

Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov: introdução; algortimo de MetropolisHastings;amostragem de Gibbs.

Estimação bayesiana das CME (Gibbs): distribuição de Dirichlet; distribuição a priori conjugada.

Aula 5 - PL

21 Abril 2017, 16:00 • Lisete Maria Ribeiro de Sousa

Resolução do ex. 6 no R: "Gibbs sampling".

Aula 5

21 Abril 2017, 14:30 • Lisete Maria Ribeiro de Sousa

Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov: introdução; algortimo de MetropolisHastings;amostragem de Gibbs.

Estimação bayesiana das CME (Gibbs): distribuição de Dirichlet; distribuição a priori conjugada.

Aula 4 - PL

7 Abril 2017, 16:00 • Lisete Maria Ribeiro de Sousa

Procurando os estados escondidos: breve referência aos passos principais e aos algoritmos iterativos utilizados (forward, backward, Viterbi, Baum-Welch).

Aula 4

7 Abril 2017, 14:30 • Lisete Maria Ribeiro de Sousa

Resolução do exercício 5, no R: cálculo da verosimilhança das 9 sequências de estados possíveis.