Câu hỏi được gắn thẻ «gibbs»

Câu hỏi bài tập về nhà: Hãy xem xét mô hình Ising 1-d. Hãy để . x i là -1 hoặc +1x=(x1,...xd)x=(x1,...xd)x = (x_1,...x_d)xixix_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} Thiết kế một thuật toán lấy mẫu gibbs để tạo các mẫu xấp xỉ từ phân phối đích .π(x)π(x)\pi(x) Nỗ lực của tôi: …

11 self-study  sampling  mcmc  gibbs 

Có vẻ như các điều kiện đầy đủ thường khá khó để lấy được, nhưng các chương trình như JAGS và BUGS tự động lấy chúng. Ai đó có thể giải thích làm thế nào họ thuật toán tạo ra các điều kiện đầy đủ cho bất kỳ đặc tả …

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

Tôi đã xem qua bài viết này nơi nó nói rằng trong mẫu Gibbs, mọi mẫu đều được chấp nhận. Tôi la một chut Nhâm lân. Làm thế nào đến nếu mỗi mẫu nó chấp nhận nó hội tụ đến một phân phối cố định. Nói chung Thuật toán đô …

9 mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Vì vậy, tôi có 16 thử nghiệm trong đó tôi đang cố gắng xác thực một người từ một đặc điểm sinh trắc học bằng cách sử dụng Hamming Khoảng cách. Ngưỡng của tôi được đặt thành 3,5. Dữ liệu của tôi ở bên dưới và chỉ có bản dùng …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Tôi hiện đang ước tính một mô hình biến động ngẫu nhiên bằng các phương pháp Markov Chain Monte Carlo. Qua đó, tôi đang thực hiện các phương pháp lấy mẫu Gibbs và Metropolis. Giả sử tôi lấy trung bình của phân phối sau thay vì một mẫu ngẫu nhiên …

9 mcmc  monte-carlo  gibbs  point-estimation  rao-blackwell 

Vấn đề: Tôi muốn thực hiện lấy mẫu Gibbs để suy ra một số hậu nghiệm trên một tập dữ liệu lớn. Thật không may, mô hình của tôi không đơn giản và do đó việc lấy mẫu quá chậm. Tôi sẽ xem xét các cách tiếp cận đa dạng …

8 sampling  bootstrap  mcmc  large-data  gibbs 

Tôi bối rối về cách chính xác để viết lưới đàn hồi. Sau khi đọc một số tài liệu nghiên cứu dường như có ba hình thức 1)điểm kinh nghiệm{ - λ1| βk| - λ2β2k}điểm kinh nghiệm⁡{-λ1|βk|-λ2βk2}\exp\{-\lambda_1|\beta_k|-\lambda_2\beta_k^2\} 2)điểm kinh nghiệm{ - (λ1|βk| + λ2β2k)σ2√}điểm kinh nghiệm⁡{-(λ1|βk|+λ2βk2)σ2}\exp\{-\frac{(\lambda_1|\beta_k|+\lambda_2\beta_k^2)}{\sqrt{\sigma^2}}\} 3)điểm kinh nghiệm{ - …

8 bayesian  mathematical-statistics  gibbs  elastic-net 

Tôi nghi ngờ đây là một câu hỏi khá bất thường và thăm dò, vì vậy xin vui lòng chịu đựng với tôi. Tôi tự hỏi nếu người ta có thể áp dụng ý tưởng lấy mẫu quan trọng để lấy mẫu Gibbs. Ý tôi là: trong lấy mẫu Gibbs, …

8 mcmc  gibbs  importance-sampling 

Hãy được phân phối mục tiêu trên mà là hoàn toàn liên tục WRT cho chiều đo Lebesgue, ví dụ:ππ\pi(Rd,B(Rd))(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))ddd ππ\pi thừa nhận mật độ wrt thành với π(x1,...,xd)π(x1,...,xd)\pi(x_1,...,x_d)λdλd\lambda^dλd(dx1,...,dxd)=λ(dx1)⋅⋅⋅λ(dxd)λd(dx1,...,dxd)=λ(dx1)⋅⋅⋅λ(dxd)\lambda^d(dx_1,...,dx_d) = \lambda(dx_1) \cdot \cdot \cdot \lambda (dx_d) Chúng ta hãy giả sử rằng các điều kiện đầy đủ từ được biết …

8 bayesian  conditional-probability  markov-process  gibbs  integral 

Tôi muốn ước tính các tham số của các mô hình hỗn hợp Dirichlet bằng cách sử dụng lấy mẫu Gibbs và tôi có một số câu hỏi về điều đó: Là một hỗn hợp các phân phối Dirichlet tương đương với một quá trình Dirichlet? Sự khác biệt chính …

8 bayesian  estimation  gibbs  dirichlet-distribution 

Trong mô hình Bayes, phân phối dự báo sau thường được viết là: p (xne w|x1,...xn)= =∫∞- ∞p(xn e w∣ μ ) p ( μ|x1,...xn)dμp(xnew|x1,Giáo dụcxn)= =∫-∞∞p(xnew|μ) p(μ|x1,Giáo dụcxn)dμ p(x_{new} \mid x_1, \ldots x_n) = \int_{-\infty}^{\infty} p(x_{new}\mid \mu) \ p(\mu \mid x_1, \ldots x_n)d\mu cho một tham số trung bình …

7 bayesian  mcmc  gibbs