उदाहरण के लिए बायेसियन संभावना सिद्धांत या चित्रमय मॉडल पर कोई ट्यूटोरियल हैं?

Question

मैंने R में बायेसियन संभाव्यता सिद्धांत सीखने के संदर्भ देखे हैं, और मैं सोच रहा था कि क्या इस तरह से और अधिक है, शायद विशेष रूप से पायथन में? Bayesian संभावना सिद्धांत, अनुमान, अधिकतम संभावना अनुमान, चित्रमय मॉडल और प्रकार सीखने की दिशा में सक्षम?

Comments

क्या बायेसियन संभावना सिद्धांत नियमित संभाव्यता सिद्धांत से अलग है? मैं सहमत हूँ कि बेयसियन निर्णय सिद्धांत , बायेसियन इनवेंशन , बायेसियन अनुमान सिद्धांत आदि इन दो विषयों के लगातार संस्करणों से काफी भिन्न हैं, लेकिन संभावना सिद्धांत दोनों शिविरों के लिए समान है, नहीं?

— दिलीप सरवटे

धन्यवाद, शब्दावली का खराब उपयोग :) मैं उन विषयों को शामिल करने के लिए किस शब्द का उपयोग करूंगा?

— 3ds

क्या आप कोडिंग या गणित में रुचि रखते हैं? यदि पूर्व, कैसे "प्रोग्रामिंग बायेसियन आकलन प्रक्रियाओं ..." के बारे में? इसके अलावा, लगभग सभी मामलों में अधिकतम संभावना के अलावा, अधिकतम संभावना अनुमान नहीं है।

— ११:३२

वास्तव में दोनों। मैं वास्तव में समझने के लिए गणित चाहते हैं, लेकिन मैंने पाया कि कोडिंग द्वारा दिखाए गए तरीकों को समझने, की तरह की तरह अजगर में :) बुनियादी आँकड़ों के लिए 'श्रृंखला के आँकड़े सोचो' जमना करने लगते हैं

— 3ds

Answer 1

जनवरी 2012 के अंत से शुरू हो रहा है, प्रोबेबिलिस्टिक ग्राफिकल मॉडल के विषय पर 10 सप्ताह का पाठ्यक्रम स्टैनफोर्ड के प्रोफेसर डाफने कोल्लर द्वारा मुफ्त में ऑनलाइन आयोजित किया जाएगा । इसे एंड्रयू एनजी के एमएल कोर्स की एक स्वाभाविक निरंतरता माना जाता है , और अगर यह एंड्रयूज के पास कहीं भी है, तो यह उत्तम गुणवत्ता वाला है।

गणितीय गणित भी है - MLE, बेयस नेटवर्क जैसे कई विषयों को कवर करने वाले मुफ्त यूट्यूब वीडियो , वे अधिक गणित भारी हैं।

एआई-क्लास पाठ्यक्रम इकाइयाँ 3. एआई में संभावित संभावना और 4. एक्स प्रोबैबिलिस्टिक इंफ़ेक्शन (यदि आप http://www.ai-class.com पर एक खाता बनाते हैं तो आप उन्हें एक अच्छे ऑर्डर वाले इंटरफ़ेस में देख सकते हैं)

अधिक:
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html
http://mtnwestrubyconf2007.confreaks.com/session03.html

Answer 2

IPython नोटबुक और बायेसियन विधियों को सीखने का शानदार उपयोग हैकर्स के लिए प्रोबेबिलिस्टिक प्रोग्रामिंग और बायेसियन तरीके हैं । यदि आप Ipython / Scipy स्टैक का उपयोग कर रहे हैं, तो आप नोटबुक डाउनलोड कर सकते हैं और स्थानीय रूप से उदाहरण कोड चला सकते हैं; यह इंटरेक्टिव कंसोल सीखने, परीक्षण और पाइथन लिखने के लिए बहुत अच्छा है।

Ipython: http://ipython.org/

Comments

बहुत अजगर वास्तव में।

— Cam.Davidson.Pilon

Answer 3

यदि आप वास्तव में बेयसियन आंकड़ों की मौलिक अवधारणा सीखना चाहते हैं, तो निश्चित रूप से आपको एंड्रयू गेलमैन द्वारा लिखित बायेसियन डेटा विश्लेषण पढ़ना चाहिए । मैं आपको व्यायाम करने के लिए प्रोत्साहित करता हूं। आप इससे बहुत कुछ सीखेंगे। बायबेसियन आँकड़ों का गणित करना आपके लिए प्रोबेबिलिस्टिक ग्राफिकल मॉडल सीखने का एक महत्वपूर्ण कदम है। ऐसा लगता है कि आप बेयसियन अवधारणा के लिए नए हैं। यदि आपने कोई बुनियादी अवधारणा नहीं सीखी है और बेयसियन गणितीय गणना से परिचित नहीं है, तो जल्दबाजी में प्रोबेबिलिस्टिक ग्राफिकल मॉडल न पढ़ें। आपको मेरा सुझाव पता है अगर आपने एंड्रयू एनजी द्वारा प्रदान किए गए स्टैनफोर्ड के वीडियो व्याख्यान पढ़े हैं ।

Answer 4

बस इस MOOC में "फ्लाइंग रोबोट्स का ऑटोनॉमस नेविगेशन" ( https://www.edx.org/course/autonomous-navigation-flying-robots-tumx-autonavx-0 ) आया था। इस पाठ्यक्रम में प्रशिक्षक प्रतिभागियों को स्वायत्त नेविगेशन के लिए एक उड़ने वाले रोबोट को प्रोग्राम (कैसे करें) सिखाते हैं, राज्यों के आकलन और अन्य उपयोगी तकनीकों (जैसे कि शोर सेंसर इनपुट के कलमन फ़िल्टरिंग) के लिए बायेसियन आँकड़ों का दोहन करते हैं। अच्छी बात यह है कि एक कोड जो क्लास में लिखता है वह कुछ व्यावसायिक रूप से उपलब्ध फ्लाइंग रोबोटों के लिए उपयोग करने योग्य है, इसलिए कोई बाद में इसके साथ और अधिक खेल सकता है और संभावनाएं तलाश सकता है कि बेएज़ियन राज्य के आकलन में कैसे सुधार किया जाए।

Ipython Notebook के लिए "प्रोबेबिलिसिक प्रोग्रामिंग एंड हैसियन मेथड्स फॉर हैकर्स", मैं इसकी अत्यधिक अनुशंसा भी कर सकता हूं। इससे पहले कि परिचय पर इतनी अच्छी तरह से सुलभ और व्यापक हाथ नहीं आए और वास्तव में अपेक्षाकृत कम समय में बहुत कुछ सीखा!

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— Glen_b -Reinstate मोनिका