bayesian पर टैग किए गए जवाब

तो (अनसुचित) पाठ मॉडलिंग में, लेटेंट डरिकलेट एलोकेशन (एलडीए) प्रोबेबिलिस्टिक लैवेंट सिमेंटिक एनालिसिस (PLSA) का बायेसियन संस्करण है। अनिवार्य रूप से, LDA = PLSA + डिरिचलेट इसके मापदंडों से पहले। मेरी समझ यह है कि एलडीए अब संदर्भ एल्गोरिथ्म है और इसे विभिन्न पैकेजों में लागू किया गया है, जबकि …

15 bayesian  multinomial  prior  naive-bayes  dirichlet-distribution 

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 

मैं वर्तमान में यांग द्वारा संगणना आणविक विकास में बायेसियन विधियों के बारे में पढ़ रहा हूं। खंड 5.2 में यह पुजारियों और विशेष रूप से गैर-सूचनात्मक / फ्लैट / अस्पष्ट / फैलाना, संयुग्मित, और हाइपर-पुजारियों के बारे में बात करता है। यह एक निरीक्षण के लिए पूछ रहा हो …

15 bayesian  prior 

मुझे कुछ नमूनों के साथ एक बीवरिएट गौसियन के वितरण को "सीखना" चाहिए, लेकिन पूर्व वितरण पर एक अच्छी परिकल्पना है, इसलिए मैं बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग करना चाहूंगा। मैंने अपने पूर्व को परिभाषित किया: / mathbf {\ _ mu_0} = \ start {शुरू} bmatrix} 0 \\ 0 \ end …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

मेरे पास एक अस्पष्ट अर्थ है कि संदेश पारित करने की विधि क्या है: एक एल्गोरिथ्म जो वितरण के लिए एक सन्निकटन का निर्माण करता है, जो सभी अन्य कारकों के सभी सन्निकटन पर वितरण सशर्त के कारकों में से प्रत्येक के पुनरावृत्तियों का निर्माण करता है। मेरा मानना ​​है …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

क्या कोई मुझे एक अच्छे संदर्भ के लिए संदर्भित कर सकता है जो बेयसियन सांख्यिकी और जेनेरिक मॉडलिंग तकनीकों के बीच संबंध बताता है? हम आमतौर पर बायेसियन तकनीकों के साथ जेनेरिक मॉडल का उपयोग क्यों करते हैं? क्यों यह विशेष रूप से संपूर्ण डेटा की अनुपस्थिति में बेयसियन आंकड़ों …

15 bayesian  generative-models 

दो सरणियों x और y को देखते हुए, दोनों की लंबाई n, मैं एक मॉडल y = a + b * x फिट करता हूं और ढलान के लिए 95% विश्वास अंतराल की गणना करना चाहता हूं। यह (b - डेल्टा, b + डेल्टा) है जहाँ b सामान्य तरीके से …

15 r  regression  bayesian  confidence-interval  frequentist 

मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स और गिब्स नमूना जैसे एमसीएमसी एल्गोरिदम संयुक्त पश्च वितरण से नमूने लेने के तरीके हैं। मुझे लगता है कि मैं समझता हूं और महानगर-जल्दबाजी को बहुत आसानी से लागू कर सकता है - आप बस शुरुआती बिंदुओं को किसी भी तरह से चुनते हैं, और 'पैरामीटर को अंतरिक्ष में …

15 bayesian  mcmc  gibbs 

मिश्रण मॉडल का अनुमान लगाने के लिए MCMC का उपयोग करते समय लेबल स्विचिंग (यानी, घटक लेबल स्विच करने के लिए पीछे वितरण अपरिवर्तनीय है) एक समस्याग्रस्त समस्या है। क्या समस्या से निपटने के लिए एक मानक (व्यापक रूप से स्वीकृत) कार्यप्रणाली है? यदि कोई मानक दृष्टिकोण नहीं है, तो …

15 bayesian  mcmc  mixture 

Pr(data)Pr(data)\Pr(\textrm{data}) Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)\Pr(\text{parameters} \mid \text{data}) = \frac{\Pr(\textrm{data} \mid \textrm{parameters}) \Pr(\text{parameters})}{\Pr(\text{data})} एक सामान्य स्थिरांक कहलाता है । वास्तव में क्या है? इसका उद्देश्य क्या है? यह तरह क्यों दिखता है ? यह मापदंडों पर निर्भर क्यों नहीं है?Pr(data)Pr(data)\Pr(data)

15 probability  bayesian 

भौतिकी में एक छात्र के रूप में, मैंने "क्यों मैं एक बायेसियन हूँ" व्याख्यान का अनुभव शायद आधा दर्जन बार किया है। यह हमेशा समान होता है - प्रस्तुतकर्ता स्मगलित रूप से बताता है कि जनता द्वारा कथित तौर पर नियोजित लगातार व्याख्या के लिए बायेसियन व्याख्या कैसे बेहतर है। …

15 probability  bayesian  frequentist 

मैं वितरण में उपयोग करने के लिए एक अंतराल मॉडल में कम अंतराल परिसंपत्ति रिटर्न मॉडल करना चाहता हूं। मैं वितरण के लिए स्वतंत्रता की दोनों डिग्री (अपने मॉडल में अन्य मापदंडों के साथ) का अनुमान लगाना चाहता हूं। मुझे पता है कि एसेट रिटर्न काफी गैर-सामान्य है, लेकिन मैं …

15 distributions  bayesian  modeling  prior 

यह अक्सर ऐसा होता है कि 95% कवरेज के साथ एक आत्मविश्वास अंतराल एक विश्वसनीय अंतराल के समान होता है जिसमें 95% घनत्व होता है। यह तब होता है जब पूर्ववर्ती वर्दी या निकटवर्ती वर्दी में होता है। इस प्रकार एक आत्मविश्वास अंतराल का उपयोग अक्सर एक विश्वसनीय अंतराल और …

14 bayesian  confidence-interval  frequentist  credible-interval 

क्या आप हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो के काम के बारे में डमी के स्पष्टीकरण के लिए एक कदम-दर-चरण प्रदान कर सकते हैं? पुनश्च: मैं पहले से ही यहाँ, हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो , और यहाँ, हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो बनाम अनुक्रमिक मोंटे कार्लो , और यहाँ, हैमिल्टन मोंटे कार्लो के उत्तर पढ़ चुका …

14 bayesian  hmc 

तो, यह एक सामान्य प्रश्न हो सकता है, लेकिन मुझे कभी संतोषजनक उत्तर नहीं मिला। आप इस संभावना को कैसे निर्धारित करते हैं कि अशक्त परिकल्पना सही है (या गलत)? मान लें कि आप छात्रों को एक परीक्षण के दो अलग-अलग संस्करण देते हैं और देखना चाहते हैं कि क्या …

14 probability  hypothesis-testing  bayesian