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.

1
Tại sao khoảng tin cậy Bayes trong hồi quy đa thức này bị sai lệch trong khi khoảng tin cậy là chính xác?
Hãy xem xét cốt truyện dưới đây trong đó tôi mô phỏng dữ liệu như sau. Chúng tôi xem xét một kết quả nhị phân mà xác suất thực sự là 1 được biểu thị bằng đường màu đen. Mối quan hệ chức năng giữa hiệp phương trình và là …
1
Mô hình học sâu nào có thể phân loại các danh mục không loại trừ lẫn nhau
Ví dụ: Tôi có một câu trong mô tả công việc: "Kỹ sư cao cấp Java ở Anh". Tôi muốn sử dụng một mô hình học tập sâu để dự đoán nó thành 2 loại: English và IT jobs. Nếu tôi sử dụng mô hình phân loại truyền thống, nó …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
1
Phát hiện thay đổi trực tuyến Bayes (phân phối dự báo cận biên)
Tôi đang đọc bài phát hiện thay đổi trực tuyến Bayes của Adams và MacKay ( liên kết ). Các tác giả bắt đầu bằng cách viết phân phối dự báo cận biên: trong đóP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) …
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.