bayesian पर टैग किए गए जवाब

जब मैं Google के लिए "fisher" "fiducial" ... मुझे यकीन है कि बहुत सारे हिट मिलते हैं, लेकिन मैंने जिन सभी का अनुसरण किया है वे मेरी समझ से परे हैं। इन सभी हिट्स में एक बात समान प्रतीत होती है: ये सभी रंगे-लिखे ऊन के सांख्यिकीविदों के लिए लिखे …

23 bayesian  inference  terminology  fiducial  ronald-fisher 

(मैं आँकड़े पर एक नौसिखिया हूँ। मैं एक गणितज्ञ और एक प्रोग्रामर हूँ और मैं एक भोले बायेसियन स्पैम फ़िल्टर की तरह कुछ बनाने की कोशिश कर रहा हूँ।) मैंने कई स्थानों पर देखा है कि लोग बेयर्स प्रमेय से समीकरण में हर को तोड़ने के लिए करते हैं। तो …

23 bayesian 

मैं कुछ समय के लिए बायेसियन आँकड़ों में संयुग्म पुजारियों के विचार को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे बस नहीं मिला। क्या कोई इस विचार को सरलतम संभव शब्दों में समझा सकता है, शायद उदाहरण के तौर पर "गाऊसी पूर्व" का उपयोग कर रहा है?

23 bayesian  conditional-probability  conjugate-prior 

एंड्रयू गेलमैन ने एक व्यापक लेख लिखा कि बायेसियन एबी परीक्षण में कई परिकल्पना सुधार की आवश्यकता क्यों नहीं है: क्यों हम (आमतौर पर) कई तुलनाओं के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है , 2012। मुझे बिलकुल समझ में नहीं आता: बायेसियन विधियों को कई परीक्षण सुधारों की …

22 hypothesis-testing  bayesian  multiple-comparisons 

मुझे एक सतत यादृच्छिक चर के घनत्व का अनुमान लगाने में दिलचस्पी है । ऐसा करने का एक तरीका जो मैंने सीखा है वह है कर्नेल डेंसिटी एस्टीमेशन का उपयोग।एक्सXX लेकिन अब मुझे एक बायेसियन दृष्टिकोण में दिलचस्पी है जो निम्नलिखित पंक्तियों के साथ है। मैं शुरू में मानता हूं …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process 

मैं वर्तमान में डेविड बार्बर द्वारा "बायेसियन रीजनिंग एंड मशीन लर्निंग" के माध्यम से जा रहा हूं और यह बुनियादी बातों को सीखने के लिए एक बहुत अच्छी तरह से लिखित और आकर्षक पुस्तक है। तो एक सवाल जो पहले से ही ऐसा किया है। नाई में अधिकांश अवधारणाओं के …

22 machine-learning  bayesian  references  graphical-model 

जब विभिन्न मॉडलों या चयन करने के लिए कई विशेषताओं के बीच चयन करने का प्रयास किया जाता है, तो कहें कि भविष्यवाणी मैं दो दृष्टिकोणों के बारे में सोच सकता हूं। डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करें। अभी भी बेहतर है, बूटस्ट्रैपिंग या के-गुना क्रॉस-सत्यापन का …

22 bayesian  model-selection  cross-validation  feature-selection 

जेनेरिक और भेदभावपूर्ण (भेदभावपूर्ण) मॉडल (बायेसियन सीखने और अनुमान के संदर्भ में) के बीच अंतर क्या हैं? और यह भविष्यवाणी, निर्णय सिद्धांत या अनुपयोगी शिक्षा से क्या संबंधित है?

22 bayesian  predictive-models  unsupervised-learning 

हम जानते हैं कि उचित पूर्व वितरण के मामले में, पी( ∣ θ X) = पी( एक्स)| Θ ) पी( Θ )पी( एक्स))पी(θ|एक्स)=पी(एक्स|θ)पी(θ)पी(एक्स)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝ पी( एक्स)| Θ ) पी( Θ )αपी(एक्स|θ)पी(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) । इस कदम का सामान्य औचित्य यह है कि …

22 distributions  bayesian  prior  posterior 

मैं पहले , पीछे , संभावना और सीमांत संभावना के संदर्भ में बेयस प्रमेय की एक अंतर्ज्ञान आधारित समझ विकसित करने की कोशिश कर रहा हूं । उसके लिए मैं निम्नलिखित समीकरण का उपयोग करता हूं: P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A)P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A)P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} जहांAAAएक परिकल्पना या विश्वास काप्रतिनिधित्व करताहै औरडेटा या सबूत का प्रतिनिधित्व …

22 bayesian  likelihood  intuition 

कुछ स्रोतों का कहना है कि संभावना समारोह सशर्त संभावना नहीं है, कुछ का कहना है कि यह है। यह मेरे लिए बहुत उलझन की बात है। सबसे सूत्रों मैंने देखा है के अनुसार, पैरामीटर के साथ एक वितरण की संभावना θθ\theta , यह देखते हुए संभावना जन कार्यों का …

21 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  frequentist 

मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है कि बायेसियन बूटस्ट्रैपिंग प्रक्रिया क्या है, और यह आपके सामान्य बूटस्ट्रैपिंग से कैसे भिन्न होगा। और अगर कोई सहज / वैचारिक समीक्षा और दोनों की तुलना कर सकता है, तो यह बहुत अच्छा होगा। एक उदाहरण लेते हैं। मान लें कि हमारे …

21 bayesian  sampling  bootstrap 

प्रस्तावना यह एक लंबी पोस्ट है। यदि आप इसे दोबारा पढ़ रहे हैं, तो कृपया ध्यान दें कि मैंने प्रश्न भाग को संशोधित कर दिया है, हालांकि पृष्ठभूमि सामग्री समान है। इसके अतिरिक्त, मुझे विश्वास है कि मैंने समस्या का समाधान तैयार कर लिया है। वह समाधान पोस्ट के नीचे …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc 

मुझे पता है कि पादरियों को उचित नहीं होना चाहिए और संभावना है कि फ़ंक्शन 1 पर भी एकीकृत नहीं होता है। लेकिन क्या पोस्टीरियर को उचित वितरण की आवश्यकता है? यदि यह / नहीं है तो इसके क्या निहितार्थ हैं?

21 distributions  bayesian  posterior 

यदि पूर्व और संभावना एक-दूसरे से बहुत अलग हैं, तो कभी-कभी ऐसी स्थिति होती है जहां पोस्टीरियर दोनों में से किसी के समान नहीं होता है। उदाहरण के लिए देखें यह चित्र, जो सामान्य वितरण का उपयोग करता है। यद्यपि यह गणितीय रूप से सही है, यह मेरे अंतर्ज्ञान के …

21 bayesian  prior  posterior  likelihood