Câu hỏi được gắn thẻ «mcmc»

Chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC) đề cập đến một lớp phương pháp để tạo mẫu từ phân phối mục tiêu bằng cách tạo số ngẫu nhiên từ Chuỗi Markov có phân phối cố định là phân phối đích. Các phương thức MCMC thường được sử dụng khi nhiều phương thức trực tiếp hơn để tạo số ngẫu nhiên (ví dụ: phương pháp đảo ngược) là không khả thi. Phương pháp MCMC đầu tiên là thuật toán Metropolis, sau đó được sửa đổi thành thuật toán Metropolis-Hastings.

3
Cách thực hiện SVD để áp đặt các giá trị bị thiếu, một ví dụ cụ thể
Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
1
Là gần đúng hoặc xấp xỉ lưới của tôi không chính xác: quyết định giữa các ước tính lượng tử mâu thuẫn trong suy luận Bayes
Tôi có một mô hình để đạt Bayesian ước tính quy mô dân số NNN và khả năng phát hiện θθ\theta trong một phân phối nhị thức chỉ dựa trên số lượng quan sát của các đối tượng quan sát yyy : p(N,θ|y)∝Bin(y|N,θ)Np(N,θ|y)∝Bin(y|N,θ)N p(N,\theta|y)\propto \frac{ \text{Bin}(y|N,\theta)}{N} N{N|N∈Z∧N≥max(y)}×(0,1){N|N∈Z∧N≥max(y)}×(0,1) \left\{N|N\in\mathbb{Z}\land N\ge \max(y)\right\}\times(0,1) …
1
MCMC và tăng dữ liệu
Tôi đã xem xét một câu hỏi tăng dữ liệu MCMC; hình thức chung của câu hỏi như sau: Giả sử dữ liệu được thu thập trên một quy trình gợi ý và trước đó cho tham số tỷ lệ được đề xuất là . Dữ liệu được ghi lại …
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.