bayesian-network पर टैग किए गए जवाब

दो यादृच्छिक चर A और B सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र हैं। इसका मतलब है कि प्रक्रिया के DAG में: और निश्चित रूप से । लेकिन क्या इसका यह भी मतलब है कि बी से ए तक कोई फ्रंट-डोर नहीं है?पी ( ए | बी ) = पी ( ए )(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A …

40 independence  causality  bayesian-network  dag 

तंत्रिका नेटवर्क , बायेसियन नेटवर्क , डिसीजन ट्री और पेट्री नेट के बीच अंतर क्या है , भले ही वे सभी ग्राफिकल मॉडल और दृष्टिगत रूप से कारण-प्रभाव संबंध हैं।

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

मेरे दो क्लासिफायर हैं एक: भोले Bayesian नेटवर्क बी: ट्री (एकवचन-जुड़े) बायेसियन नेटवर्क सटीकता और अन्य उपायों के संदर्भ में, A, बी से तुलनात्मक रूप से खराब प्रदर्शन करता है। हालांकि, जब मैं ROC विश्लेषण करने के लिए R संकुल ROCR और AUC का उपयोग करता हूं, तो यह पता …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

बायेसियन नेटवर्क और मार्कोव प्रक्रिया में क्या अंतर है? मुझे विश्वास था कि मैं दोनों के सिद्धांतों को समझता हूं, लेकिन अब जब मुझे उन दोनों की तुलना करने की आवश्यकता है जो मुझे खोए हुए लगते हैं। वे मेरे लिए लगभग समान हैं। निश्चित रूप से वे नहीं हैं। …

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

मैं एक बायेसियन श्रेणीबद्ध रैखिक मॉडल के साथ काम कर रहा हूं , यहां नेटवर्क इसका वर्णन कर रहा है। YYY सुपरमार्केट में किसी उत्पाद की दैनिक बिक्री का प्रतिनिधित्व करता है (देखा गया)। एक्सXX कीमतों, प्रचार, सप्ताह के दिन, मौसम, छुट्टियों सहित रजिस्टरों का एक ज्ञात मैट्रिक्स है। एसSS …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

यहां की शब्दावली एक गड़बड़ है। "संरचनात्मक समीकरण" के बारे में अस्पष्ट है जैसा कि "वास्तुशिल्प पुल" और "बायेसियन नेटवर्क" आंतरिक रूप से बेयसियन नहीं है । इससे भी बेहतर, गॉड-ऑफ-एक्टिविटी जुडीया पर्ल का कहना है कि मॉडल के दो स्कूल लगभग समान हैं। तो, महत्वपूर्ण अंतर क्या हैं? (मेरे …

19 sem  bayesian-network  causality 

मैं Causal Bayesian Networks में d- सेपरेशन लॉजिक को समझने की कोशिश कर रहा हूँ। मुझे पता है कि एल्गोरिथ्म कैसे काम करता है, लेकिन मुझे समझ में नहीं आता है कि एल्गोरिथ्म में "सूचना का प्रवाह" क्यों काम करता है। उदाहरण के लिए ऊपर दिए गए ग्राफ़ में, हमें …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

मुझे उम्मीद है कि इस सवाल का कोई निश्चित जवाब नहीं हो सकता है। लेकिन मैंने अतीत में कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया है और बायेसियन नेटवर्क के बारे में जानने की कोशिश कर रहा हूं। मैं समझना चाहूंगा कि किस परिस्थिति में, या आप अन्य दृष्टिकोणों से …

13 machine-learning  bayesian-network 

मैं सेल्फ-स्टडी के लिए एक पुस्तक प्रोबेबिलिस्टिक ग्राफिकल मॉडल का अध्ययन कर रहा हूं । क्या एक निर्देशित चक्रीय ग्राफ (DAG) में किनारे कारण संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं? क्या होगा यदि मैं एक बायेसियन नेटवर्क का निर्माण करना चाहता हूं , लेकिन मुझे इसमें तीरों की दिशा के बारे …

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

मैं वर्तमान में कोर्टेरा पर डाफने कोल्लर द्वारा पीजीएम पाठ्यक्रम ले रहा हूं। उस में, हम आम तौर पर एक बायेसियन नेटवर्क को वैरिएबल के एक कारण और प्रभाव के रूप में निर्देशित करते हैं, जो कि देखे गए डेटा का हिस्सा है। लेकिन PyMC ट्यूटोरियल और उदाहरणों पर मैं …

13 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

हाल ही में मैंने बायेसियन न्यूरल नेटवर्क (बीएनएन) [नील, 1992] , [नील, 2012] के बारे में कुछ पेपर पढ़े , जो तंत्रिका नेटवर्क में इनपुट और आउटपुट के बीच संभाव्यता संबंध देता है। इस तरह के एक तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण MCMC के माध्यम से होता है जो पारंपरिक बैक-प्रचार …

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

मैं फिशर सटीक परीक्षण को बेहतर तरीके से समझना चाहता था, इसलिए मैंने निम्नलिखित खिलौना उदाहरण तैयार किया, जहां एफ और एम पुरुष और महिला से मेल खाते हैं, और n और y इस तरह से "सोडा की खपत" से मेल खाती है: > soda_gender f m n 0 5 …

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जब मैं बायेसियन नेटवर्क के बारे में पढ़ रहा था, तो मैं " मार्कोव कंबल " शब्द में चला गया और बेसेसियन नेटवर्क ग्राफ में अपनी स्वतंत्रता के साथ गंभीर रूप से भ्रमित हो गया। मार्कोव कंबल संक्षेप में कहते हैं कि प्रत्येक नोड केवल अपने माता-पिता, बच्चों और बच्चों …

11 bayesian  bayesian-network