Câu hỏi được gắn thẻ «bayesian»

(Tôi là người mới về thống kê. Tôi là nhà toán học và lập trình viên và tôi đang cố gắng xây dựng một cái gì đó giống như bộ lọc thư rác Bayes ngây thơ.) Tôi đã nhận thấy ở nhiều nơi rằng mọi người có xu hướng phá …

23 bayesian 

Tôi đã cố gắng để hiểu ý tưởng của các linh mục liên hợp trong thống kê Bayes trong một thời gian nhưng tôi chỉ đơn giản là không hiểu nó. Bất cứ ai cũng có thể giải thích ý tưởng bằng các thuật ngữ đơn giản nhất có thể, …

23 bayesian  conditional-probability  conjugate-prior 

Andrew Gelman đã viết một bài viết rộng rãi về lý do tại sao thử nghiệm Bayesian AB không yêu cầu sửa chữa nhiều giả thuyết: Tại sao chúng tôi (Thông thường) không phải lo lắng về nhiều so sánh , 2012. Tôi hoàn toàn không hiểu: tại sao các …

22 hypothesis-testing  bayesian  multiple-comparisons 

Tôi đã xem qua các tài liệu về chính quy hóa, và thường thấy các đoạn liên kết điều chỉnh L2 với Gaussian trước và L1 với Laplace tập trung vào số không. Tôi biết những linh mục này trông như thế nào, nhưng tôi không hiểu, ví dụ như …

22 regression  bayesian  prior  regularization  laplace-distribution 

Tôi quan tâm để ước tính mật độ của một biến ngẫu nhiên liên tục XXX. Một cách để làm điều này mà tôi đã học được là sử dụng Ước tính Mật độ Hạt nhân. Nhưng bây giờ tôi quan tâm đến một cách tiếp cận Bayes dọc theo …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process 

Tôi hiện đang trải qua "Lý luận Bayes và Học máy" của David Barber và đây là một cuốn sách cực kỳ hay và hấp dẫn để học các nguyên tắc cơ bản. Vì vậy, một câu hỏi cho một người đã làm điều này. Bộ sách tiếp theo tôi …

22 machine-learning  bayesian  references  graphical-model 

Khi cố gắng chọn trong số các mô hình khác nhau hoặc số lượng tính năng để đưa vào, hãy nói dự đoán tôi có thể nghĩ ra hai cách tiếp cận. Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra. Vẫn tốt hơn, sử dụng xác thực chéo …

22 bayesian  model-selection  cross-validation  feature-selection 

Sự khác biệt giữa các mô hình khái quát và phân biệt đối xử (phân biệt đối xử) (trong bối cảnh học tập và suy luận Bayes) là gì? và những gì nó liên quan đến dự đoán, lý thuyết quyết định hoặc học tập không giám sát?

22 bayesian  predictive-models  unsupervised-learning 

Chúng tôi biết rằng trong trường hợp phân phối trước thích hợp, P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝P(X∣θ)P(θ)∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) . Sự biện minh thông thường cho bước này là phân phối biên của , , không đổi đối với và do đó có thể bị …

22 distributions  bayesian  prior  posterior 

Tôi đã cố gắng phát triển một sự hiểu biết dựa trên trực giác về định lý của Bayes về mặt trước , sau , khả năng và xác suất cận biên . Cho rằng tôi sử dụng phương trình sau: trong đó đại diện cho một giả thuyết hoặc …

22 bayesian  likelihood  intuition 

Một số nguồn cho biết chức năng khả năng không phải là xác suất có điều kiện, một số người cho rằng nó là. Điều này rất khó hiểu với tôi. Theo hầu hết các nguồn tôi đã thấy, khả năng phân phối với tham số , phải là sản …

21 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  frequentist 

Tôi đang gặp khó khăn trong việc hiểu quy trình Bootstrapping của Bayes là gì và nó khác với bootstrapping thông thường của bạn như thế nào. Và nếu ai đó có thể đưa ra một đánh giá trực quan / khái niệm và so sánh cả hai, điều đó …

21 bayesian  sampling  bootstrap 

Lời nói đầu Đây là một bài dài. Nếu bạn đang đọc lại phần này, xin lưu ý rằng tôi đã sửa đổi phần câu hỏi, mặc dù tài liệu nền vẫn giữ nguyên. Ngoài ra, tôi tin rằng tôi đã nghĩ ra một giải pháp cho vấn đề này. …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc 

Tôi biết rằng các linh mục không cần phải đúng và chức năng khả năng cũng không tích hợp với 1. Nhưng có phải hậu thế cần phải là một phân phối thích hợp? Các tác động nếu nó là / không phải là gì?

21 distributions  bayesian  posterior 

Tôi đã xem xét một tập hợp các bài báo, mỗi báo cáo về giá trị trung bình và SD quan sát được của phép đo trong mẫu tương ứng có kích thước đã biết, . Tôi muốn đưa ra dự đoán tốt nhất có thể về sự phân phối …

21 bayesian  normal-distribution  meta-analysis