bayesian पर टैग किए गए जवाब

इसलिए, हम जानते हैं कि यादृच्छिक खोज ग्रिड खोज की तुलना में बेहतर काम करती है, लेकिन अधिक हालिया दृष्टिकोण बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन (गॉसियन प्रक्रियाओं का उपयोग करके) है। मैंने दोनों के बीच तुलना देखी है, और कुछ नहीं पाया। मुझे पता है कि स्टैनफोर्ड के सीएस 231 एन में वे …

14 bayesian  hyperparameter 

मैं बायेसियन अर्थमिति पर एक सैद्धांतिक रूप से कठोर पाठ्यपुस्तक की तलाश कर रहा हूं, जो लगातार अर्थशास्त्री की ठोस समझ है। मैं प्रति उत्तर एक काम का सुझाव देना चाहूंगा, ताकि सिफारिशों को व्यक्तिगत रूप से ऊपर या नीचे मतदान किया जा सके।

14 bayesian  econometrics  references 

निम्नलिखित सेटअप की कल्पना करें: आपके पास 2 सिक्के हैं, सिक्का ए जो उचित होने की गारंटी है, और सिक्का बी जो उचित हो सकता है या नहीं। आपको 100 सिक्के फ़्लिप करने के लिए कहा जाता है, और आपका उद्देश्य सिर की संख्या को अधिकतम करना है । सिक्का …

14 bayesian  decision-theory 

कई गणित-भारी पेपर हैं जो बेयसियन लास्सो का वर्णन करते हैं, लेकिन मैं परीक्षण चाहता हूं, जेएजीएस कोड को सही करें जिसका मैं उपयोग कर सकता हूं। कोई व्यक्ति BUGS / JAGS कोड का नमूना ले सकता है जो लॉजिस्टिक प्रतिगमन को नियमित करता है? कोई भी योजना (L1, L2, …

14 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

REML की एक बायसियन व्याख्या उपलब्ध है? मेरे अंतर्ज्ञान के लिए, REML तथाकथित अनुभवजन्य बेस अनुमान प्रक्रियाओं के लिए एक मजबूत समानता रखता है , और मुझे आश्चर्य है कि यदि किसी प्रकार की स्पर्शोन्मुख तुल्यता (कुछ उपयुक्त वर्ग के पुजारियों के अनुसार,) का प्रदर्शन किया गया है। उदाहरण के …

14 bayesian  asymptotics  reml 

मैं निम्नलिखित पश्च वितरण के 95% विश्वसनीय अंतराल की गणना करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं इसके लिए आर में फ़ंक्शन नहीं ढूँढ सका लेकिन क्या दृष्टिकोण नीचे सही है? x <- seq(0.4,12,0.4) px <- c(0,0, 0, 0, 0, 0, 0.0002, 0.0037, 0.018, 0.06, 0.22 ,0.43, 0.64,0.7579, 0.7870, 0.72, …

14 bayesian  descriptive-statistics  credible-interval 

प्रश्न: परिवर्तनीय चयन के लिए एक के बाद एक पूर्व उपयोग करने के क्या फायदे / नुकसान हैं? मान लीजिए मैं संभावना है: मैं कहाँ रख सकते हैं या तो महंतों में से एक: डब्ल्यू मैं ~ π δ 0 + ( 1 - π ) एन ( 0 , …

14 bayesian  feature-selection 

मेरी (बहुत बुनियादी) समझ के लिए, Naive Bayes ने प्रशिक्षण डेटा में प्रत्येक सुविधा के वर्ग आवृत्तियों के आधार पर संभावनाओं का अनुमान लगाया है। लेकिन यह निरंतर चर की आवृत्ति की गणना कैसे करता है? और भविष्यवाणी करते समय, यह एक नए अवलोकन को कैसे वर्गीकृत करता है जो …

14 machine-learning  classification  bayesian  naive-bayes 

MLE = अधिकतम संभावना अनुमान एमएपी = अधिकतम एक बादरी MLE सहज / भोली है जिसमें यह केवल पैरामीटर (यानी संभावना फ़ंक्शन) दिए गए अवलोकन की संभावना के साथ शुरू होता है और अवलोकन के साथ पैरामीटर को सर्वश्रेष्ठ उच्चारण खोजने की कोशिश करता है । लेकिन यह पूर्व ज्ञान …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

मैं देख रहा हूं कि कई व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, MCMC- आधारित विधियों का उपयोग एक पैरामीटर का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, भले ही पीछे का विश्लेषणात्मक हो (उदाहरण के लिए क्योंकि पादरियों को संयुग्मित किया गया था)। मेरे लिए, यह MCMC- आधारित अनुमानकों के बजाय MAP- आकलनकर्ताओं …

13 bayesian  mcmc  posterior 

बायेसियन डीप लर्निंग क्या है और यह पारंपरिक बायेसियन सांख्यिकी और पारंपरिक डीप लर्निंग से कैसे संबंधित है? मुख्य अवधारणाएं और गणित क्या शामिल हैं? क्या मैं कह सकता हूं कि यह केवल गैर पैरामीट्रिक बायेसियन आँकड़े हैं? इसके वर्तमान मुख्य विकास और अनुप्रयोगों के साथ इसके सेमिनल क्या हैं? …

13 bayesian  deep-learning 

मैं बायेसियन स्टेटिस्टिक्स रिसर्च में नया हूं। मैंने शोधकर्ताओं से सुना कि बायेसियन शोधकर्ताओं ने JAGS / स्टेन जैसे उपकरणों का उपयोग करने के बजाय MCMC को खुद से बेहतर तरीके से लागू किया है। क्या मैं यह पूछ सकता हूँ कि सीखने के उद्देश्य को छोड़कर, स्वयं के द्वारा …

13 bayesian  mcmc 

एक बायसी के पूर्व में लगातार परिणाम को बदलने के बारे में कैसे जाना चाहिए? निम्नलिखित बहुत सामान्य परिदृश्य पर विचार करें: एक प्रयोग अतीत में आयोजित किया गया है और कुछ पैरामीटर पर एक परिणाम मापा गया था। विश्लेषण एक लगातार पद्धति के साथ किया गया था। के लिए …

13 bayesian  confidence-interval  meta-analysis  prior 

मेरा सवाल प्रभाव के आकार पर पुजारियों की चिंता करता है, मेरी परियोजना में उपाय कोहेन । साहित्य पढ़ने के माध्यम से, ऐसा लगता है कि अस्पष्ट पादरी अक्सर उपयोग किए जाते हैं, जैसे कि एक पदानुक्रमित बायेसियन मेटा-विश्लेषण के आठ-आठ स्कूलों के उदाहरण। आठ स्कूलों के उदाहरण में, मैंने …

13 bayesian  meta-analysis  effect-size 

मुझे समझ नहीं आता कि यह समीकरण कैसे बना। P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} यह समीकरण "ट्रायल बाय प्रोबेबिलिटी" पेपर से था जहां ओजे सिम्पसन के मामले को एक उदाहरण समस्या के रूप में दिया गया था। प्रतिवादी पर दोहरे हत्याकांड का मुकदमा चल रहा है और उसके खिलाफ दो …

13 bayesian  conditional-probability  bayes