Câu hỏi được gắn thẻ «bayesian»

Suy luận Bayes là một phương pháp suy luận thống kê dựa vào việc coi các tham số mô hình là các biến ngẫu nhiên và áp dụng định lý Bayes để suy ra các tuyên bố xác suất chủ quan về các tham số hoặc giả thuyết, có điều kiện trên tập dữ liệu được quan sát.

12
Người Bayes là ai?
Khi một người trở nên quan tâm đến các số liệu thống kê, sự phân đôi "Người thường xuyên" so với "Bayes" sẽ sớm trở nên phổ biến (và ai đã không đọc Tín hiệu và Tiếng ồn của Nate Silver ?). Trong các buổi nói chuyện và các khóa …
3
Một ví dụ: Hồi quy LASSO bằng glmnet cho kết quả nhị phân
Tôi bắt đầu say mê với việc sử dụng glmnetvới LASSO Regression trong đó kết quả quan tâm của tôi là phân đôi. Tôi đã tạo một khung dữ liệu giả nhỏ bên dưới: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.