maximum-likelihood पर टैग किए गए जवाब

क्या कोई मुझे बता सकता है कि लिक्लिऐलिटी रेशियो टेस्ट के स्पर्शोन्मुख वितरण के लिए नियमितता की स्थिति क्या है? हर जगह मैं देखता हूं, यह 'नियमित परिस्थितियों के तहत' या 'संभाव्य नियमितताओं के तहत' लिखा जाता है। क्या स्थितियाँ ठीक हैं? यह कि पहले और दूसरे लॉग-अप की संभावनाएं …

12 maximum-likelihood  likelihood-ratio  asymptotics 

मैं फिशर सटीक परीक्षण को बेहतर तरीके से समझना चाहता था, इसलिए मैंने निम्नलिखित खिलौना उदाहरण तैयार किया, जहां एफ और एम पुरुष और महिला से मेल खाते हैं, और n और y इस तरह से "सोडा की खपत" से मेल खाती है: > soda_gender f m n 0 5 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

बायेसियन प्रमेय में, , और जिस पुस्तक को मैं पढ़ रहा हूं, उससे कहा जाता है। संभावना है , लेकिन मुझे लगता है कि यह सिर्फ की सशर्त संभावना है दिया , सही?p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p(x|y)p(x|y)p(x|y)xxxyyy अधिकतम संभावना अनुमान की कोशिश करता अधिकतम करने के लिए , है ना? यदि हां, …

12 bayesian  maximum-likelihood 

क्या किसी नियम या अंगूठे का कोई तरीका भी यह बताने के लिए है कि किसी दिए गए मापदंडों के साथ मॉडल का अनुमान लगाने के लिए कितना बड़ा नमूना होना चाहिए? इसलिए, उदाहरण के लिए, यदि मैं 5 मापदंडों के साथ एक न्यूनतम-वर्ग प्रतिगमन का अनुमान लगाना चाहता हूं, …

12 sample-size  estimation  least-squares  maximum-likelihood 

मैं समझता हूँ कि स्वतंत्र प्रेक्षणों का एक सेट दिया गया है अधिकतम संभावना अनुमानक (या, समतुल्य रूप, फ्लैट के साथ मानचित्र / वर्दी पहले) कि पहचान करता मापदंडों \ mathbf {θ} कि मॉडल वितरण उत्पादन P_ {मॉडल} \ बाएँ (\, \ cdot \;; \ mathbf {c} \ right) जो …

12 maximum-likelihood  deep-learning  cross-entropy 

मैं PRML पढ़ रहा हूं और मुझे तस्वीर समझ में नहीं आ रही है। क्या आप तस्वीर को समझने के लिए कुछ संकेत दे सकते हैं और एक गौसियन वितरण में MLE के विचरण का पक्षपाती क्यों है? सूत्र 1.55: सूत्र 1.56 σ 2 एम एल ई =1μMLE=1N∑n=1Nxnμमएलइ=1एनΣn=1एनएक्सn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N …

12 machine-learning  self-study  maximum-likelihood 

मैं उस पैरामीटर के लिए MLE से शुरू करते हुए एक वास्तविक पैरामीटर के लिए एक असममित आत्मविश्वास अंतराल का निर्माण कैसे कर सकता हूं?

12 confidence-interval  mathematical-statistics  maximum-likelihood  inference 

क्या त्रिकोण वितरण के लिए सामान्य MLE प्रक्रिया को लागू करना संभव है? - मैं कोशिश कर रहा हूं, लेकिन वितरण को परिभाषित करने के तरीके से मुझे गणित में एक कदम या दूसरे पर अवरुद्ध होना प्रतीत होता है। मैं इस तथ्य का उपयोग करने की कोशिश कर रहा …

12 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood  triangular-distribution 

जब मैं अधिकतम संभावना अनुमान का अध्ययन कर रहा हूं, अधिकतम संभावना अनुमान में अनुमान लगाने के लिए, हमें विचरण को जानना होगा। विचरण का पता लगाने के लिए, मुझे क्रैमर के राव लोअर बाउंड को जानने की आवश्यकता है, जो वक्रता पर दूसरे व्युत्पन्न के साथ एक हेसियन मैट्रिक्स …

12 machine-learning  mathematical-statistics  maximum-likelihood  data-mining 

वहाँ पैरामीटर अनुमान के लिए काफी कुछ तरीके हैं। MLE, UMVUE, MoM, निर्णय-सिद्धांतवादी, और अन्य सभी को ऐसा लगता है कि उनके पास पैरामीटर अनुमान के लिए उपयोगी होने के कारण काफी तार्किक मामला है। क्या कोई एक विधि दूसरों की तुलना में बेहतर है, या यह सिर्फ एक मामला …

11 estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  method-of-moments  umvue 

मैं एक संभावना समारोह है अपने डेटा की संभावना के लिए कुछ मॉडल मापदंडों दिया , जो मैं अनुमान लगाने के लिए चाहते हैं। मापदंडों पर फ्लैट पुजारियों को मानते हुए, संभावना पूर्ववर्ती संभावना के लिए आनुपातिक है। मैं इस संभावना का नमूना लेने के लिए एक MCMC विधि का …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

हाल ही में मुझे साहित्य में 'संभावना-मुक्त' तरीकों के बारे में पता चला है। हालाँकि मैं इस बात पर स्पष्ट नहीं हूँ कि अनुमान या अनुकूलन विधि के लिए इसका मतलब क्या है, संभावना-रहित है । मशीन लर्निंग में लक्ष्य आम तौर पर एक फ़ंक्शन को फिट करने के लिए …

11 machine-learning  deep-learning  maximum-likelihood  generative-models  abc 

मैं मिश्रित मॉडल की नाइटी-किरकिरा को बेहतर ढंग से समझने के लिए आर के lme4 पैकेज पर डौग बेट्स के थ्योरी पेपर को पढ़ रहा हूं , और एक पेचीदा परिणाम के बारे में आया हूं जिसे मैं बेहतर समझना चाहता हूं, वेरिएंट का अनुमान लगाने के लिए प्रतिबंधित अधिकतम …

11 maximum-likelihood  mixed-model  unbiased-estimator  hierarchical-bayesian  reml 

मैं फ्रेंकलिन एम। फिशर द्वारा द आइडेंटिफिकेशन प्रॉब्लम इन इकोनोमेट्रिक्स की किताब पढ़ रहा था , और इस भाग से भ्रमित था कि वह संभावना फ़ंक्शन की कल्पना करके पहचान का प्रदर्शन करता है। समस्या को सरल बनाया जा सकता है: एक प्रतिगमन , जहां , और पैरामीटर हैं। मान …

11 mathematical-statistics  maximum-likelihood  geometry 

क्या कोई ज्ञात बायेसियन, एमएल या एमडीएल की व्याख्या पार-मान्यता है? क्या मैं विशेष रूप से बनाए गए पूर्व में सही अद्यतन करने के रूप में क्रॉस सत्यापन की व्याख्या कर सकता हूं?

11 bayesian  cross-validation  maximum-likelihood