parameterization पर टैग किए गए जवाब

बायेसियन डेटा विश्लेषण में, मापदंडों को यादृच्छिक चर के रूप में माना जाता है। यह संभावना की Bayesian व्यक्तिपरक अवधारणा से उपजी है। लेकिन क्या बायेशियन सैद्धांतिक रूप से स्वीकार करते हैं कि 'वास्तविक दुनिया' में एक सही निश्चित पैरामीटर मान है? ऐसा लगता है कि स्पष्ट उत्तर 'हां' है, …

39 probability  bayesian  parameterization 

मुझे कुछ वितरण मिले हैं जिनके लिए BUGS और R में अलग-अलग पैरामीटर हैं: नॉर्मल, लॉग-नॉर्मल और वेइबुल। इनमें से प्रत्येक के लिए, मैं इकट्ठा करता हूं कि R द्वारा उपयोग किए जाने वाले दूसरे पैरामीटर को BUGS (या मेरे मामले में JAGS) में उपयोग किए जाने से पहले उलटा …

31 r  distributions  bugs  jags  parameterization 

इसलिए एक सामान्य वितरण में, हमारे पास दो पैरामीटर हैं: माध्य और विचरण । पुस्तक पैटर्न रिकॉग्निशन एंड मशीन लर्निंग में , त्रुटि फ़ंक्शन के नियमितीकरण की शर्तों में अचानक एक हाइपरपेरमेटर प्रकट होता है ।μμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda हाइपरपरमेटर्स क्या हैं? उनका नाम ऐसा क्यों रखा गया है? और वे कैसे सहज …

19 terminology  definition  parameterization  hyperparameter 

जब मैं 10-गुना क्रॉस सत्यापन का उपयोग करता हूं तो मेरे पास पैरामीटर अनुकूलन के बारे में एक प्रश्न है। मैं पूछना चाहता हूं कि क्या मापदंडों को हर गुना मॉडल प्रशिक्षण के दौरान ठीक करना चाहिए या नहीं, अर्थात (1) प्रत्येक गुना औसत सटीकता के लिए अनुकूलित मापदंडों में …

14 cross-validation  optimization  parameterization 

मेरी समझ में प्रत्येक निर्णय वृक्ष के निर्माण के लिए रैंडम फ़ॉरेस्ट बेतरतीब ढंग से mtry वैरिएबल है। इसलिए यदि mtry = ncol / 3 हो तो पेड़ों के 1/3 भाग में औसतन प्रत्येक चर का उपयोग किया जाएगा। और 2/3 पेड़ उनका उपयोग नहीं करेंगे। लेकिन क्या होगा अगर …

12 r  random-forest  parameterization 

एक बर्नौली यादृच्छिक चर पर विचार करें X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\} पैरामीटर के साथ θθ\theta(सफलता की संभावना)। संभावना समारोह और फिशर जानकारी (ए1×11×11 \times 1 मैट्रिक्स) हैं: L1(θ;X)I1(θ)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−X=detI1(θ)=1θ(1−θ)L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} \\ \mathcal{I}_1(\theta) &= \det \mathcal{I}_1(\theta) = \frac{1}{\theta(1-\theta)} \end{align} अब दो मापदंडों के साथ एक "अति- मानकीकृत " संस्करण पर …

10 bernoulli-distribution  parameterization  fisher-information  determinant 

"ऑन द बेहरेंस-फिशर प्रॉब्लम: ए रिव्यू" सीक-हो किम और एलन एस कोहेन द्वारा जर्नल ऑफ एजुकेशनल एंड बिहेवियरल स्टैटिस्टिक्स , वॉल्यूम 23, नंबर 4, विंटर, 1998, पेज 356-377 मैं इस चीज़ को देख रहा हूँ और यह कहती है: फिशर (1935, 1939) ने आँकड़ा [जहां लिए सामान्य रूप से एक-नमूना …

9 distributions  parameterization  fiducial 

बीआईसी मापदंडों की संख्या के आधार पर दंडित करता है। क्या होगा अगर कुछ पैरामीटर द्विआधारी संकेतक चर के कुछ प्रकार हैं? क्या इनकी गणना पूर्ण मापदंडों के रूप में की जाती है? लेकिन मैं बाइनरी मापदंडों को एक असतत चर में संयोजित कर सकता हूं जो में मान लेता …

9 bayesian  model-selection  bic  parameterization