gibbs पर टैग किए गए जवाब

गिब्स सैंपलर मार्कोव चैन मोंटे कार्लो सिमुलेशन का एक सरल रूप है, जो व्यापक रूप से बेएज़ियन आँकड़ों में उपयोग किया जाता है, जो प्रत्येक चर या चर के समूह के लिए पूर्ण सशर्त वितरण से नमूने के आधार पर किया जाता है। यह नाम पहली बार गिबन और जेमन (1984) के चित्रों के मॉडलिंग के गिब्स यादृच्छिक क्षेत्रों पर इस्तेमाल होने वाली विधि से आया है।

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ईज़िंग मॉडल के लिए गिब्स का नमूना
होमवर्क प्रश्न: 1-डी ईज़िंग मॉडल पर विचार करें। चलो x=(x1,...xd)एक्स=(एक्स1,।।।एक्सघ)x = (x_1,...x_d) । -1 या +1 हैxiएक्समैंx_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} लक्ष्य वितरण से लगभग नमूने उत्पन्न करने के लिए एक gibbs नमूनाकरण एल्गोरिथ्म डिज़ाइन करें ।π(x)π(x)\pi(x) मेरा प्रयास: वेक्टर को भरने के लिए बेतरतीब ढंग से मान (या तो -1 …
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BUGS / JAGS जैसे कार्यक्रम गिब्स नमूने के लिए सशर्त वितरण को स्वचालित रूप से कैसे निर्धारित करते हैं?
पूर्ण सशर्त जैसे लगता है अक्सर व्युत्पन्न करने के लिए काफी मुश्किल है, फिर भी JAGS और BUGS जैसे कार्यक्रम उन्हें स्वचालित रूप से प्राप्त करते हैं। क्या कोई समझा सकता है कि वे किसी भी मनमाने ढंग से मॉडल विनिर्देश के लिए एल्गोरिदम को पूरी तरह से कैसे उत्पन्न …
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गिब्स नमूनाकरण से संबंधित भ्रम
मैं इस लेख के पार आया जहाँ यह कहता है कि गिब्स नमूने में हर नमूने को स्वीकार किया जाता है। मैं थोड़ा असमंजस में हूँ। अगर हर नमूना इसे स्वीकार करता है तो यह कैसे स्थिर वितरण में परिवर्तित होता है। सामान्य मेट्रोपोलिस एल्गोरिथ्म में हम न्यूनतम (1, p …
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डेटा के लिए आरओसी वक्र की गणना करें
तो, मेरे पास 16 परीक्षण हैं जिनमें मैं एक व्यक्ति को बॉयोमीट्रिक विशेषता से हैमिंग दूरी का उपयोग करके प्रमाणित करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी दहलीज 3.5 पर सेट है। मेरा डेटा नीचे है और केवल परीक्षण 1 एक सच्चा सकारात्मक है: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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क्या मैं हर MCMC पुनरावृत्ति पर एक बड़े डेटासेट की सदस्यता ले सकता हूँ?
समस्या: मैं एक बड़े डेटासेट पर कुछ पीछे हटने के लिए गिब्स नमूना प्रदर्शन करना चाहता हूं। Unfortunatelly, मेरा मॉडल बहुत सरल नहीं है और इस प्रकार नमूना बहुत धीमा है। मैं परिवर्तनशील या समानांतर दृष्टिकोणों पर विचार करूंगा, लेकिन उस दूर जाने से पहले ... प्रश्न: मैं यह जानना …
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