Câu hỏi được gắn thẻ «pymc»

Tôi bắt đầu say mê với việc sử dụng glmnetvới LASSO Regression trong đó kết quả quan tâm của tôi là phân đôi. Tôi đã tạo một khung dữ liệu giả nhỏ bên dưới: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

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 

Đây là nỗ lực đầu tiên của tôi cho ai đó đến từ trại thường xuyên thực hiện phân tích dữ liệu Bayes. Tôi đã đọc một số hướng dẫn và một vài chương từ Phân tích dữ liệu Bayes của A. Gelman. Như ví dụ phân tích dữ liệu …

12 bayesian  pymc 

Tôi đang sử dụng PyMC3 để chạy các mô hình Bayes trên dữ liệu của mình. Tôi chưa quen với mô hình Bayes nhưng theo một số bài đăng trên blog , Wikipedia và QA từ trang web này, dường như đây là một cách tiếp cận hợp lệ để …

11 bayesian  model-selection  pymc 

Trên trang wiki của họ , các nhà phát triển của bang Stan: Một số nguyên tắc chúng ta không thích: bất biến, Jeffreys, entropy Thay vào đó, tôi thấy rất nhiều khuyến nghị phân phối bình thường. Cho đến nay tôi đã sử dụng các phương pháp Bayes không …

11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 

Tôi đang thử một mô hình rất đơn giản: lắp một Bình thường trong đó tôi cho rằng tôi biết độ chính xác và tôi chỉ muốn tìm giá trị trung bình. Mã dưới đây có vẻ phù hợp với Bình thường một cách chính xác. Nhưng sau khi khớp, …

11 mcmc  pymc 

Vấn đề Tôi muốn phù hợp với các tham số mô hình của quần thể hỗn hợp 2 Gauss đơn giản. Với tất cả sự cường điệu xung quanh các phương pháp Bayes tôi muốn hiểu nếu đối với vấn đề này, suy luận Bayes là một công cụ tốt …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Vấn đề thiết lập Một trong những vấn đề đồ chơi đầu tiên tôi muốn áp dụng PyMC là phân cụm không theo tỷ lệ: đưa ra một số dữ liệu, mô hình hóa nó như một hỗn hợp Gaussian, và tìm hiểu số lượng cụm và ý nghĩa và …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

Vì tôi là một kỹ sư phần mềm đang cố gắng tìm hiểu thêm số liệu thống kê, bạn sẽ phải tha thứ cho tôi trước khi tôi bắt đầu, đây là lãnh thổ mới nghiêm túc ... Tôi đã học PyMC và làm việc thông qua một số ví …

10 modeling  python  pymc 

Tôi hiện đang đọc "cuốn sách" lập trình xác suất và phương pháp xác thực cho tin tặc . Tôi đã đọc một vài chương và tôi đã suy nghĩ về Chương đầu tiên trong đó ví dụ đầu tiên với pymc bao gồm việc phát hiện một điểm phù …

9 probability  mcmc  pymc  change-point 

Tôi đang duyệt repo github cho Pymc và tìm thấy cuốn sổ này: Suy luận biến đổi: Mạng lưới thần kinh Bayes Tác giả thể hiện những ưu điểm của lập trình bayes / xác suất nhưng sau đó tiếp tục nói: Thật không may, khi nói đến các vấn …

9 machine-learning  bayesian  mcmc  pymc  probabilistic-programming 

Là một phần của việc tái tạo một mô hình mà tôi đã mô tả một phần trong câu hỏi này trên Stack Overflow, tôi muốn có được một âm mưu phân phối sau. Mô hình (không gian) mô tả giá bán của một số tài sản dưới dạng phân …

8 prediction  spatial  posterior  hierarchical-bayesian  pymc 

Nói rằng tôi có một mẫu giá trị lớn trong . Tôi muốn ước tính phân phối . Phần lớn các mẫu đến từ phân phối giả định này , trong khi phần còn lại là các ngoại lệ mà tôi muốn bỏ qua trong ước tính và .[0,1][0,1][0,1]Beta(α,β)Beta(α,β)\text{Beta}(\alpha, \beta)Beta(α,β)Beta(α,β)\text{Beta}(\alpha, …

8 outliers  pymc  beta-distribution 

Cuốn sách của Kevin Murphy nói về một vấn đề Bayesian phân cấp cổ điển (ban đầu được thảo luận trong Johnson and Albert, 1999, p24): Giả sử rằng chúng tôi đang cố gắng ước tính tỷ lệ ung thư ở thành phố. Ở mỗi thành phố, chúng tôi lấy …

8 bayesian  hierarchical-bayesian  pymc  probabilistic-programming 

Tại sao phân cấp? : Tôi đã thử nghiên cứu vấn đề này và theo những gì tôi hiểu, đây là vấn đề "phân cấp", bởi vì bạn đang quan sát về các quan sát từ dân số, thay vì quan sát trực tiếp từ dân số đó. Tham khảo: …

8 bayesian  mcmc  jags  hierarchical-bayesian  pymc