প্রশ্ন ট্যাগ «abc»

আনুমানিক বায়েশিয়ান গণনা মূলত কোনও স্টোকাস্টিক মডেল ফিটিংয়ের জন্য একটি দুর্দান্ত কৌশল, যেখানে সম্ভাবনাগুলি অক্ষম থাকে এমন মডেলগুলির জন্য উদ্দেশ্যে করা (বলুন, আপনি যদি পরামিতিগুলি ঠিক করেন তবে আপনি মডেল থেকে নমুনা নিতে পারেন তবে আপনি সংখ্যায়িকভাবে, অ্যালগোরিদমিক বা বিশ্লেষণীভাবে সম্ভাবনা গণনা করতে পারবেন না )। দর্শকদের কাছে আনুমানিক বায়েশীয় …

16 bayesian  simulation  model  likelihood  abc 

সাম্প্রতিক সময়ে আমি সাহিত্যে 'সম্ভাবনা-মুক্ত' পদ্ধতিগুলি সম্পর্কে জোরদার হয়েছি aware তবে আমি অনুমান বা অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতির সম্ভাবনা-মুক্ত হওয়ার অর্থ কী তা সম্পর্কে আমি পরিষ্কার নই । মেশিন লার্নিংয়ে লক্ষ্যটি সাধারণত কোনও ফাংশন ফিট করার জন্য কিছু পরামিতিগুলির সম্ভাবনা সর্বাধিক করে তোলা হয় যেমন একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের ওজন। তাহলে সম্ভাবনা-মুক্ত পদ্ধতির …

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

এটি প্রদর্শিত হয়েছে যে বায়েস ফ্যাক্টরগুলি ব্যবহার করে এবিসি মডেল পছন্দটি সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানগুলির ব্যবহার থেকে আগত কোনও ত্রুটির উপস্থিতির কারণে প্রস্তাবিত হওয়ার দরকার নেই। এই গবেষণাপত্রের উপসংহার বেইস ফ্যাক্টর (অ্যালগরিদম 2) আনুমানিক জন্য একটি জনপ্রিয় পদ্ধতির আচরণের গবেষণা উপর নির্ভর করে। এটি সুপরিচিত যে বেইস ফ্যাক্টরগুলি মডেল পছন্দ পরিচালনার জন্য …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc