pymc पर टैग किए गए जवाब

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

मैं वर्तमान में कोर्टेरा पर डाफने कोल्लर द्वारा पीजीएम पाठ्यक्रम ले रहा हूं। उस में, हम आम तौर पर एक बायेसियन नेटवर्क को वैरिएबल के एक कारण और प्रभाव के रूप में निर्देशित करते हैं, जो कि देखे गए डेटा का हिस्सा है। लेकिन PyMC ट्यूटोरियल और उदाहरणों पर मैं …

13 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

पर उनके विकि पृष्ठ , स्टेन राज्य के डेवलपर्स: कुछ सिद्धांत हमें पसंद नहीं हैं: आक्रमणकारी, जेफ्रीज़, एन्ट्रॉपी इसके बजाय, मुझे बहुत अधिक सामान्य वितरण अनुशंसा दिखाई देती है। अब तक मैंने बायेसियन विधियों का उपयोग किया था, जो नमूने पर भरोसा नहीं करते थे, और यह समझने में प्रसन्नता …

12 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 

बायसीयन डेटा विश्लेषण करने के लिए लगातार शिविर से आने वाले किसी व्यक्ति के लिए यह मेरा पहला प्रयास है। मैं ए जेलमैन द्वारा बायेसियन डेटा एनालिसिस से कई ट्यूटोरियल और कुछ अध्याय पढ़ता हूं। पहले या कम स्वतंत्र डेटा विश्लेषण उदाहरण के रूप में मैंने उठाया ट्रेन प्रतीक्षा समय …

12 bayesian  pymc 

मैं एक बहुत ही सरल मॉडल की कोशिश कर रहा हूं: एक सामान्य फिटिंग करना जहां मैं मानता हूं कि मैं सटीक जानता हूं, और मैं सिर्फ इसका मतलब खोजना चाहता हूं। नीचे दिया गया कोड सामान्य रूप से सही ढंग से फिट होता है। लेकिन फिटिंग के बाद, मैं …

12 mcmc  pymc 

मैं अपने डेटा पर बायेसियन मॉडल चलाने के लिए PyMC3 का उपयोग कर रहा हूं। मैं बायेसियन मॉडलिंग के लिए नया हूं, लेकिन इस साइट से कुछ ब्लॉग पोस्ट , विकिपीडिया और क्यूए के अनुसार , यह बेयस कारक और बीआईसी मानदंड का उपयोग करने के लिए एक वैध दृष्टिकोण …

11 bayesian  model-selection  pymc 

समस्या मैं एक साधारण 2-गाऊसी मिश्रण आबादी के मॉडल मापदंडों को फिट करना चाहता हूं। Bayesian तरीकों के आसपास सभी प्रचार को देखते हुए मैं यह समझना चाहता हूं कि क्या इस समस्या के लिए Bayesian inference एक बेहतर उपकरण है जो पारंपरिक फिटिंग के तरीके हैं। अब तक MCMC …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

समस्या सेटअप पहले खिलौने की समस्याओं में से एक मैं PyMC को लागू करना चाहता था गैर-घटक क्लस्टरिंग है: कुछ डेटा दिए गए, इसे गॉसियन मिश्रण के रूप में मॉडल करें, और क्लस्टर्स की संख्या और प्रत्येक क्लस्टर के माध्य और सहसंयोजक जानें। इस विधि के बारे में जो मैं …

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चूँकि मैं एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हूँ और अधिक आँकड़े जानने की कोशिश कर रहा हूँ, इससे पहले कि मैं शुरू करूँ, मुझे माफ करना पड़ेगा, यह गंभीर newb क्षेत्र है ... मैं PyMC सीख रहा हूं और कुछ वास्तव में (वास्तव में) सरल उदाहरणों के माध्यम से काम कर रहा …

10 modeling  python  pymc 

मैं वर्तमान में हैकर्स "पुस्तक" के लिए प्रोबेबिलिस्टिक प्रोग्रामिंग और बायेसियन तरीके पढ़ रहा हूं । मैंने कुछ अध्याय पढ़े हैं और मैं पहले अध्याय पर विचार कर रहा था जहाँ pymc के साथ पहला उदाहरण पाठ संदेश में एक विचयन का पता लगाने से मिलकर बना है। उस उदाहरण …

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