Thống kê và dữ liệu lớn bayesian-network

3

Liệu độc lập thống kê có nghĩa là thiếu quan hệ nhân quả?

Hai biến ngẫu nhiên A và B độc lập thống kê. Điều đó có nghĩa là trong DAG của quy trình: và tất nhiên . Nhưng điều đó cũng có nghĩa là không có cửa trước từ B đến A?(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) Bởi vì sau đó chúng ta sẽ nhận …

40 independence causality bayesian-network dag

6

Sự khác biệt giữa mạng Bayes, mạng thần kinh, cây quyết định và lưới Petri

Sự khác biệt giữa mạng thần kinh , mạng Bayes , cây quyết định và lưới Petri , mặc dù chúng đều là mô hình đồ họa và mô tả trực quan mối quan hệ nguyên nhân.

30 machine-learning neural-networks bayesian-network fuzzy

3

Tại sao AUC cao hơn cho một bộ phân loại kém chính xác hơn so với phân loại chính xác hơn?

Tôi có hai phân loại A: mạng Bayes ngây thơ B: cây (kết nối đơn) mạng Bayes Về độ chính xác và các biện pháp khác, A thực hiện tương đối kém hơn B. Tuy nhiên, khi tôi sử dụng các gói R ROCR và AUC để thực hiện phân …

29 machine-learning classification roc auc bayesian-network

5

Sự khác biệt giữa các mạng Bayes và quá trình Markov?

Sự khác biệt giữa Mạng Bayes và quy trình Markov là gì? Tôi tin rằng tôi đã hiểu các nguyên tắc của cả hai, nhưng bây giờ khi tôi cần so sánh hai thứ tôi cảm thấy lạc lõng. Chúng có nghĩa gần như giống tôi. Chắc chắn là không. …

28 bayesian references modeling markov-process bayesian-network

1

Tính toán độ lặp lại của hiệu ứng từ mô hình lmer

Tôi vừa xem qua bài viết này , trong đó mô tả cách tính toán độ lặp lại (còn gọi là độ tin cậy, hay còn gọi là tương quan nội hàm) của phép đo thông qua mô hình hiệu ứng hỗn hợp. Mã R sẽ là: #fit the model …

28 mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit

1

Từ Mạng Bayes đến Mạng thần kinh: cách hồi quy đa biến có thể được chuyển sang mạng đa đầu ra

Tôi đang làm việc với Mô hình tuyến tính phân cấp Bayes , ở đây mạng mô tả nó. đại diện cho doanh số hàng ngày của một sản phẩm trong siêu thị (quan sát).YYY là một ma trận các biến hồi quy đã biết, bao gồm giá cả, chương …

20 regression bayesian neural-networks generalized-linear-model bayesian-network

2

Mô hình phương trình cấu trúc (SEM) so với Bayesian Networks (BNs)

Thuật ngữ ở đây là một mớ hỗn độn. "Phương trình cấu trúc" mơ hồ như "cây cầu kiến trúc" và "mạng Bayes" về bản chất không phải là Bayes . Thậm chí tốt hơn, Thần nhân quả Judea Pearl nói rằng hai trường phái mô hình gần như giống …

19 sem bayesian-network causality

3

Hiểu lý thuyết phân tách d trong các mạng Bayes nhân quả

Tôi đang cố gắng để hiểu logic phân tách d trong Mạng lưới quan hệ nhân quả. Tôi biết thuật toán hoạt động như thế nào, nhưng tôi không hiểu chính xác lý do tại sao "luồng thông tin" hoạt động như đã nêu trong thuật toán. Ví dụ trong …

15 bayesian causality graphical-model bayesian-network

4

Các cạnh trong đồ thị chu kỳ có hướng có đại diện cho quan hệ nhân quả không?

Tôi đang nghiên cứu mô hình đồ họa xác suất , một cuốn sách để tự học. Các cạnh trong đồ thị chu kỳ có hướng (DAG) có đại diện cho quan hệ nhân quả không? Điều gì sẽ xảy ra nếu tôi muốn xây dựng một mạng Bayes , …

13 causality graphical-model bayesian-network dag

2

Những lợi thế của việc sử dụng một mạng lưới thần kinh Bayes là gì

Gần đây tôi đọc một số bài báo về mạng thần kinh Bayes (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012] , đưa ra mối quan hệ xác suất giữa đầu vào và đầu ra trong mạng lưới thần kinh. Đào tạo một mạng lưới thần kinh như vậy là thông qua …

12 bayesian neural-networks bayesian-network

2

Khi nào nên sử dụng Bayesian Networks hơn các phương pháp học máy khác?

Tôi hy vọng có thể không có câu trả lời dứt khoát cho câu hỏi này. Nhưng tôi đã sử dụng một số thuật toán học máy trong quá khứ và đang cố gắng tìm hiểu về Bayesian Networks. Tôi muốn hiểu trong hoàn cảnh nào, hoặc bạn sẽ chọn …

12 machine-learning bayesian-network

1

Suy luận mạng Bayes sử dụng pymc (Sự nhầm lẫn của người mới bắt đầu)

Tôi hiện đang tham gia khóa học PGM của Daphne Koller trên Coursera. Trong đó, chúng ta thường mô hình hóa Mạng Bayes như một biểu đồ hướng nguyên nhân và kết quả của các biến là một phần của dữ liệu được quan sát. Nhưng trên các hướng dẫn …

12 bayesian inference bayesian-network pymc

1

Kiểm tra chính xác và phân phối siêu âm của Fisher

Tôi muốn hiểu thử nghiệm chính xác của ngư dân tốt hơn, vì vậy tôi đã nghĩ ra ví dụ đồ chơi sau đây, trong đó f và m tương ứng với nam và nữ, và n và y tương ứng với "tiêu thụ soda" như thế này: > soda_gender …

12 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

1

Markov chăn so với sự phụ thuộc bình thường trong một mạng Bayes

Trong khi tôi đang đọc về các mạng Bayes, tôi gặp phải thuật ngữ " mền Markov " và bị nhầm lẫn nghiêm trọng với tính độc lập của nó trong biểu đồ mạng Bayes. Markov mền nói ngắn gọn rằng mọi nút chỉ phụ thuộc vào cha mẹ, con …

11 bayesian bayesian-network

2

Tại sao sử dụng biểu đồ nhân tố cho suy luận Bayes?

Tôi không hiểu tại sao chuyển đổi mạng Bayes thành biểu đồ nhân tố lại tốt cho suy luận Bayes? Câu hỏi của tôi là: Lợi ích của việc sử dụng biểu đồ nhân tố trong lý luận Bayes là gì? Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta không …

9 bayesian graphical-model bayesian-network

Câu hỏi được gắn thẻ «bayesian-network»