bayesian पर टैग किए गए जवाब

क्या मैं एक मॉडल को कॉल कर सकता हूं जिसमें बेयस के प्रमेय को "बायेसियन मॉडल" कहा जाता है? मुझे डर है कि ऐसी परिभाषा बहुत व्यापक हो सकती है। तो वास्तव में एक बायेसियन मॉडल क्या है?

34 machine-learning  bayesian 

मैं समझता हूं कि पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव डिस्ट्रीब्यूशन क्या है और मैं पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव चेक के बारे में पढ़ रहा हूं , हालांकि यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि यह अभी तक क्या है। वास्तव में पश्चगामी पूर्वानुमान क्या है? क्यों कुछ लेखकों का कहना है कि पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव चेक …

33 bayesian  model-selection  posterior 

मैं अपने लड़कों की मदद कर रहा हूं, वर्तमान में हाई स्कूल में है, आंकड़ों को समझ रहा हूं, और मैं कुछ सरल उदाहरणों के साथ शुरुआत कर रहा हूं, जो कुछ झलकियों को सिद्धांत की उपेक्षा किए बिना। मेरा लक्ष्य उन्हें खरोंच से आंकड़े सीखने के लिए सबसे सहज …

32 probability  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  teaching 

पैमाने के कई मजबूत अनुमानक मौजूद हैं । एक उल्लेखनीय उदाहरण मंझला निरपेक्ष विचलन जो मानक विचलन से संबंधित है के रूप में है σ=MAD⋅1.4826σ=MAD⋅1.4826\sigma = \mathrm{MAD}\cdot1.4826 । एक बायेसियन ढांचे में, मोटे तौर पर सामान्य वितरण के स्थान का अनुमान लगाने के लिए कई तरीके मौजूद हैं (जैसे कि …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

मोरे एट अल (2015) का तर्क है कि विश्वास अंतराल भ्रामक हैं और उनकी समझ से संबंधित कई पूर्वाग्रह हैं। दूसरों के बीच, वे निम्नलिखित के रूप में सटीक गिरावट का वर्णन करते हैं: परिशुद्धता की गिरावट आत्मविश्वास अंतराल की चौड़ाई पैरामीटर के बारे में हमारे ज्ञान की सटीकता को …

31 bayesian  confidence-interval  frequentist  precision 

में इस पत्र , प्रतिभाशाली शोधकर्ता कोस्मा शालिज़ी का तर्क पूरी तरह से एक व्यक्तिपरक बायेसियन दृश्य स्वीकार करने के लिए, एक भी एक unphysical नतीजा यह है कि समय के तीर (एन्ट्रापी के प्रवाह द्वारा दिए गए) वास्तव में जाना चाहिए स्वीकार करना चाहिए कि पीछे की ओर । …

31 bayesian  entropy  maximum-entropy  philosophical 

मैं बायेसियन आंकड़ों के लिए बहुत नया हूं, और यह एक मूर्खतापूर्ण सवाल हो सकता है। फिर भी: एक समान वितरण के साथ एक विशिष्ट अंतराल के साथ एक विश्वसनीय अंतराल पर विचार करें। उदाहरण के लिए, 0 से 1 तक, जहां 0 से 1 एक प्रभाव के संभावित मूल्यों …

31 bayesian  confidence-interval  estimation  prior  credible-interval 

में इस एंड्रयू गेल्मैन द्वारा ब्लॉग पोस्ट, वहाँ निम्नलिखित मार्ग है: 50 साल पहले के बायेसियन मॉडल निराशाजनक रूप से सरल लगते हैं (सिवाय, निश्चित रूप से, सरल समस्याओं के लिए), और मुझे उम्मीद है कि आज के बायेसियन मॉडल 50 साल बाद निराशाजनक रूप से सरल लगेंगे। (बस एक …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

मान लें कि हमारे पास एक यादृच्छिक चर । यदि सही पैरामीटर था, तो संभावना फ़ंक्शन को अधिकतम और शून्य के बराबर व्युत्पन्न होना चाहिए। यह अधिकतम संभावना अनुमानक के पीछे मूल सिद्धांत है।X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 जैसा कि मैंने इसे समझा, फिशर जानकारी के रूप में परिभाषित किया गया है …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

मैंने पहले Naive Bayes क्लासिफायर से निपटा है। मैं हाल ही में मल्टीनोमियल नाइव बेज़ के बारे में पढ़ रहा हूं । इसके अलावा पश्च संभावना = (पूर्व * संभावना) / (साक्ष्य) । केवल मुख्य अंतर (इन क्लासिफ़ायर प्रोग्रामिंग करते समय) मुझे Naive Bayes & Multinomial Naive Bayes के बीच …

29 bayesian  classification  text-mining  naive-bayes 

यह मुझे लगता है कि केवल दो आर संकुल अव्यक्त डिरिचलेट आवंटन करने में सक्षम हैं : एक है lda, जोनाथन चांग द्वारा लिखित; और दूसरा topicmodelsबेट्टीना ग्रुन और कर्ट हॉर्निक द्वारा लिखा गया है। प्रदर्शन, कार्यान्वयन विवरण और एक्स्टेंसिबिलिटी के संदर्भ में इन दोनों पैकेजों के बीच क्या अंतर …

29 r  bayesian  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

सांख्यिकी.कॉम ने सप्ताह की एक समस्या प्रकाशित की: आवासीय बीमा धोखाधड़ी की दर 10% है (दस दावों में से एक धोखाधड़ी है)। एक सलाहकार ने दावों की समीक्षा करने और उन्हें धोखाधड़ी या नो-फ्रॉड के रूप में वर्गीकृत करने के लिए एक मशीन लर्निंग सिस्टम का प्रस्ताव दिया है। यह …

28 probability  bayesian  puzzle 

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