जवाबों:
मुद्दा मुख्य रूप से यह है कि बायेसियन विश्लेषण में इंटीग्रल शामिल हैं , अक्सर यथार्थवादी समस्याओं में बहुआयामी होते हैं, और यह इन अभिन्न हैं जो आमतौर पर व्यावहारिक रूप से भिन्न होते हैं (कुछ विशेष मामलों को छोड़कर संयुग्मित पुजारियों के उपयोग की आवश्यकता होती है)।
इसके विपरीत, गैर-बायेसियन आंकड़ों में से अधिकांश अधिकतम संभावना पर आधारित है - अधिकतम (आमतौर पर बहुआयामी) फ़ंक्शन का पता लगाना, जिसमें इसके डेरिवेटिव यानी भेदभाव का ज्ञान शामिल है । यहां तक कि संख्यात्मक विधियों का उपयोग कई और अधिक जटिल समस्याओं में किया जाता है, लेकिन उनके बिना और अधिक बार प्राप्त करना संभव है, और संख्यात्मक तरीके सरल हो सकते हैं (भले ही कम सरल अभ्यास में बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं)।
इसलिए मैं कहूंगा कि यह इस तथ्य से कम है कि एकीकरण की तुलना में भेदभाव अधिक सुगम है।
मुझे डेविड ब्लेली से व्यक्तिगत रूप से यह सवाल पूछने का अवसर मिला , और उन्होंने मुझे बताया कि इस संदर्भ में अंतरंगता का मतलब दो में से एक है:
अभिन्न का कोई बंद-रूप समाधान नहीं है। यह तब हो सकता है जब हम कुछ जटिल, वास्तविक दुनिया के डेटा को मॉडलिंग कर रहे हैं और हम केवल कागज पर वितरण को नहीं लिख सकते हैं।
अभिन्न अभिन्न रूप से अभिन्न है। उन्होंने सिफारिश की कि मैं एक कलम और कागज के साथ बैठूं और वास्तव में गाऊसी लोगों के बायेसियन मिश्रण के लिए सीमांत साक्ष्य का काम करता हूं। आप देखेंगे कि यह कम्प्यूटेशनल रूप से अट्रैक्टिव है, यानी घातीय। वह हाल ही के एक पेपर में इसका एक अच्छा उदाहरण देता है (देखें 2.1 अनुमान के अनुमान की समस्या )।
FWIW, मुझे यह शब्द पसंद भ्रमित करने वाला लगता है, क्योंकि (1) यह अर्थ में अतिभारित है और (2) यह पहले से ही व्यापक रूप से कम्प्यूटेशनल इंट्रेक्टबिलिटी को संदर्भित करने के लिए सीएस में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
वास्तव में, संभावनाएं हैं:
लोग आमतौर पर (2) जैसे कुछ का मतलब है जब वे (विश्लेषणात्मक) गैर-ट्रैक्टेबल पोस्टीरियर के बारे में बात करते हैं और कुछ (3) की तरह जब वे एक गैर-ट्रैक्टेबल संभावना के बारे में बात करते हैं। यह तीसरा मामला है जब अनुमानित बायेसियन अभिकलन विकल्प में से एक है, जबकि दूसरे मामले में एमसीएमसी विधियां आमतौर पर संभव हैं (जो आप तर्क कर सकते हैं कि कुछ अर्थ में अनुमानित हैं)। मुझे पूरी तरह से यकीन नहीं है, इन दोनों में से कौन सा आपके द्वारा प्रदान किए गए उद्धरण को दर्शाता है।
ट्रैक्टिबिलिटी एक अभिव्यक्ति के बंद-रूप से संबंधित है ।
समस्याओं को ट्रैक्टेबल कहा जाता है यदि उन्हें बंद-रूप अभिव्यक्ति के संदर्भ में हल किया जा सकता है।
गणित में, एक बंद-रूप अभिव्यक्ति एक गणितीय अभिव्यक्ति है जिसका मूल्यांकन परिचालनात्मक संख्या में किया जा सकता है। इसमें स्थिरांक, चर, कुछ "सुविख्यात" ऑपरेशन (जैसे, + - × ÷), और फ़ंक्शन (जैसे, nth रूट, घातांक, लघुगणक, त्रिकोणमितीय फ़ंक्शन और व्युत्क्रम हाइपरबोलिक फ़ंक्शन) हो सकते हैं, लेकिन आमतौर पर इसकी कोई सीमा नहीं है। एक बंद-रूप अभिव्यक्ति में भर्ती किए गए संचालन और कार्यों का सेट लेखक और संदर्भ के साथ भिन्न हो सकता है।
तो इंट्रेक्टेबिलिटी का अर्थ है कि इसमें किसी प्रकार की सीमा / अनंत शामिल है (जैसे इंटीग्रल में अनंत योग) जो कि परिचालनात्मक संख्या में मूल्यांकन नहीं किया जा सकता है और इस प्रकार सन्निकटन तकनीक (जैसे MCMC) का उपयोग किया जाना चाहिए।
विकिपीडिया लेख कोबम के थीसिस की ओर इशारा करता है जो इस "संचालन की मात्रा" को औपचारिक रूप देने की कोशिश करता है, और इस प्रकार ट्रैक्टेबिलिटी।