Có bất kỳ hướng dẫn về lý thuyết xác suất Bayes hoặc mô hình đồ họa bằng ví dụ?


13

Tôi đã thấy các tài liệu tham khảo để học lý thuyết xác suất Bayes trong R, và tôi đã tự hỏi nếu có nhiều như thế này, có lẽ cụ thể là trong Python? Hướng đến việc học lý thuyết xác suất Bayes, suy luận, ước lượng khả năng tối đa, mô hình đồ họa và sắp xếp?


5
lý thuyết xác suất Bayes có khác với lý thuyết xác suất thông thường không? Tôi đồng ý rằng lý thuyết quyết định Bayes , suy luận Bayes , lý thuyết ước lượng Bayes v.v ... khác biệt đáng kể so với các phiên bản thường xuyên của hai chủ đề này, nhưng lý thuyết xác suất là giống nhau cho cả hai phe, phải không?
Dilip Sarwate

Cảm ơn, sử dụng thuật ngữ kém :) Tôi sẽ sử dụng từ gì để bao gồm các chủ đề đó?
3ds

Bạn có quan tâm đến mã hóa hoặc toán học? Nếu trước đây, làm thế nào về "lập trình thủ tục ước lượng Bayes ..."? Ngoài ra, ước tính khả năng tối đa không phải là Bayes, ngoại trừ không có triệu chứng trong hầu hết các trường hợp.
jbowman

Thực sự cả hai. Tôi muốn thực sự hiểu toán học, nhưng tôi đã thấy rằng các phương pháp được hiển thị bằng mã hóa dường như củng cố sự hiểu biết, giống như loạt 'Suy nghĩ thống kê' cho các số liệu thống kê cơ bản trong python :)
3ds

Câu trả lời:


16

Bắt đầu từ cuối tháng 1 năm 2012, một khóa học 10 tuần về chủ đề Mô hình đồ họa xác suất sẽ được tổ chức trực tuyến miễn phí bởi Giáo sư Stanford Daphne Koller . Nó được coi là sự tiếp nối tự nhiên của khóa học ML của Andrew NG , và nếu nó ở bất cứ nơi nào gần Andrew, nó sẽ có chất lượng tuyệt vời.

Ngoài ra còn có mathmonk - các video youtube miễn phí bao gồm nhiều chủ đề như MLE, mạng Bayes, chúng nặng về toán học hơn.

đơn vị khóa học ai-class 3.x Xác suất trong AI4.x Suy luận xác suất (nếu bạn tạo một tài khoản trên http: //www.ai- class.com, bạn có thể thấy chúng trong giao diện được sắp xếp đẹp mắt)

Thêm:
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html
http://mtnwestrubyconf2007.confreaks.com/session03.html


6

Công dụng tuyệt vời của máy tính xách tay ipython và học các phương pháp Bayes là Lập trình xác suất và Phương pháp Bayes cho tin tặc . Nếu bạn đang sử dụng ngăn xếp Ipython / Scipy, bạn có thể tải xuống sổ ghi chép và chạy mã ví dụ cục bộ; giao diện điều khiển tương tác này rất tốt cho việc học, kiểm tra và viết Python.

Ipython: http://ipython.org/


Thực sự rất Python.
Cam.Davidson.Pilon

4

Nếu bạn thực sự muốn tìm hiểu khái niệm cơ bản về thống kê Bayes, chắc chắn bạn nên đọc phân tích dữ liệu Bayes được viết bởi Andrew Gelman. Tôi khuyến khích bạn làm bài tập. Bạn sẽ học được nhiều từ nó. Làm toán về thống kê Bayes là một bước quan trọng để bạn học Mô hình đồ họa xác suất. Có vẻ như bạn là sinh viên năm nhất của khái niệm Bayes. KHÔNG đọc mô hình đồ họa xác suất vội vàng nếu bạn chưa học được bất kỳ khái niệm cơ bản nào và không quen thuộc với phép tính toán Bayes. bạn biết đề xuất của tôi Nếu bạn đã đọc các bài giảng video từ Stanford được cung cấp bởi Andrew Ng .


0

Chỉ cần bắt gặp "Điều hướng tự động của robot bay" MOOC này ( https://www.edx.org/cference/autonomous-navlation-fending-robots-tumx-autonavx-0 ). Trong khóa học, các giảng viên hướng dẫn người tham gia cách lập trình (bằng trăn) một robot bay để điều hướng tự động, khai thác số liệu thống kê Bayes để ước tính trạng thái và các kỹ thuật hữu ích khác (ví dụ: lọc Kalman của đầu vào cảm biến nhiễu). Điều tuyệt vời là mã mà một người viết trong lớp có thể sử dụng được cho một số robot bay có bán trên thị trường, vì vậy sau này người ta có thể chơi nhiều hơn với điều này và tìm kiếm khả năng cải thiện ước tính trạng thái Bayes.

Đối với Ipython Notebook "Lập trình xác suất & Phương pháp Bayes cho tin tặc", tôi cũng rất có thể khuyên bạn nên dùng nó. Trước đây, chúng tôi không bắt gặp một bàn tay toàn diện và dễ tiếp cận như vậy và thực sự đã học được rất nhiều trong một thời gian tương đối ngắn!


3
Vui lòng giải thích rõ ràng mối liên hệ giữa liên kết đầu tiên của bạn và câu hỏi. Liên kết thứ hai của bạn đã được bao phủ trong một câu trả lời khác.
Glen_b -Reinstate Monica
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.