প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian-network»

দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবল এ এবং বি পরিসংখ্যানগতভাবে স্বতন্ত্র। এর অর্থ প্রক্রিয়াটির ডাগে : এবং অবশ্যই পি ( এ | বি ) = পি ( এ ) । তবে এর অর্থ কি এই যে বি বি থেকে শুরু করে সামনে কোনও দরজা নেই?( একটি ⊥⊥ খ)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)পি( এ | বি …

40 independence  causality  bayesian-network  dag 

নিউরাল নেটওয়ার্ক , বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক , ডিসিশন ট্রি এবং পেট্রি নেটগুলির মধ্যে পার্থক্য কী তা সমস্ত গ্রাফিকাল মডেল এবং দৃশ্যত কারণ-প্রভাবের সম্পর্ককে চিত্রিত করে।

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

আমার দুটি ক্লাসিফায়ার আছে উ: নিষ্পাপ বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক বি: ট্রি (এককভাবে সংযুক্ত) বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক নির্ভুলতা এবং অন্যান্য ব্যবস্থার ক্ষেত্রে, এ বিয়ের তুলনায় তুলনামূলকভাবে খারাপ সম্পাদন করে তবে আমি যখন আরওসি বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে আর প্যাকেজগুলি আরআরসিআর এবং এউসি ব্যবহার করি তখন দেখা যায় যে এ-এর জন্য এটিসি বি এর জন্য …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

একটি বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক এবং একটি মার্কভ প্রক্রিয়ার মধ্যে পার্থক্য কী? আমি বিশ্বাস করি যে আমি উভয়ের নীতিগুলি বুঝতে পেরেছি, তবে এখন যখন আমার দু'টির তুলনা করা দরকার তখন আমি হারিয়ে যেতে পারি। তারা আমার কাছে প্রায় একই রকম অবশ্যই তারা না। অন্যান্য সংস্থানগুলির লিঙ্কগুলিও প্রশংসা করা হয়।

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

আমি এখানে একটি বায়সিয়ান হায়ারার্কিকাল লিনিয়ার মডেলটির সাথে কাজ করছি , এখানে নেটওয়ার্ক এটি বর্ণনা করছে। ওয়াইওয়াইY একটি সুপারমার্কেটে (পণ্য পর্যবেক্ষণ) পণ্যগুলির দৈনিক বিক্রয়কে উপস্থাপন করে। এক্সএক্সX মূল্য, প্রচার, সপ্তাহের দিন, আবহাওয়া, ছুটির দিন সহ রেজিস্ট্রারগুলির একটি পরিচিত ম্যাট্রিক্স। 1এসএসS হ'ল প্রতিটি পণ্যের অজানা সুপ্ত ইনভেন্টরি স্তর, যা সবচেয়ে বেশি …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

এখানে পরিভাষা একটি জগাখিচুড়ি। "স্ট্রাকচারাল সমীকরণ" "আর্কিটেকচারাল সেতু" হিসাবে প্রায় অস্পষ্ট এবং "বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক" অন্তর্নিহিত বায়েশিয়ান নয় । আরও ভাল, গড-অফ-কার্যকারিতা জুডিয়া পার্ল বলেছেন যে দুটি স্কুল মডেল প্রায় অভিন্ন। সুতরাং, গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য কি? (আমার কাছে আশ্চর্যের বিষয়, এসইএম-এর উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠাতে এমনকি এই লেখার মতো "নেটওয়ার্ক" শব্দটি অন্তর্ভুক্ত নেই))

19 sem  bayesian-network  causality 

আমি কার্যকারণ বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলিতে ডি-বিচ্ছেদ যুক্তিটি বোঝার চেষ্টা করছি। অ্যালগরিদম কীভাবে কাজ করে তা আমি জানি তবে অ্যালগরিদমে বর্ণিত "তথ্যের প্রবাহ" কেন কাজ করে তা আমি ঠিক বুঝতে পারি না । উপরের গ্রাফের উদাহরণস্বরূপ, ভাবুন যে আমাদের কেবল এক্স দেওয়া আছে এবং অন্য কোনও ভেরিয়েবল পরিলক্ষিত হয়নি। তারপরে ডি-বিচ্ছেদের নিয়ম …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

আমি আশা করি এই প্রশ্নের কোনও নির্দিষ্ট উত্তর নাও থাকতে পারে। তবে আমি অতীতে বেশ কয়েকটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছি এবং বায়সিয়ান নেটওয়ার্কগুলি সম্পর্কে জানার চেষ্টা করছি। আমি বুঝতে চাই কোন পরিস্থিতিতে বা কোন ধরণের সমস্যার জন্য আপনি বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক অন্যান্য পদ্ধতির উপর ব্যবহার করতে পছন্দ করবেন?

13 machine-learning  bayesian-network 

আমি আত্ম-অধ্যয়নের জন্য একটি বই সম্ভাব্য গ্রাফিকাল মডেলগুলি অধ্যয়ন করছি। কোনও নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফের (ডিএজি) প্রান্তগুলি কার্যকারণ সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করে? আমি যদি কোনও বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক নির্মাণ করতে চাই তবে আমি এতে তীরের দিকটি সম্পর্কে নিশ্চিত নই? সমস্ত ডেটা আমাকে জানিয়ে দেবে যে সম্পর্কগুলি পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে, তাদের মধ্যে আন্তঃসংযোগ নয়। …

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

সম্প্রতি আমি বায়সিয়ান নিউরাল নেটওয়ার্ক (বিএনএন) [নিল, 1992] , [নিল, 2012] সম্পর্কে কিছু কাগজপত্র পড়েছি , যা নিউরাল নেটওয়ার্কের ইনপুট এবং আউটপুটটির মধ্যে সম্ভাবনার সম্পর্ক দেয়। এ জাতীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ এমসিএমসির মাধ্যমে যা প্রচলিত ব্যাক-প্রসারণ অ্যালগরিদম থেকে আলাদা। আমার প্রশ্ন হ'ল: এই জাতীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহারের সুবিধা কী? আরও …

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

আমি বর্তমানে কফেসেরায় ডাফনে কলার দ্বারা পিজিএম কোর্স নিচ্ছি। এটিতে, আমরা সাধারণত একটি বায়সিয়ান নেটওয়ার্ককে কারণ এবং প্রভাব পরিচালিত গ্রাফ হিসাবে পরিবর্তনশীলগুলির পর্যবেক্ষণ করা তথ্যের অংশ হিসাবে মডেল করি। তবে পাইএমসি টিউটোরিয়াল এবং উদাহরণগুলিতে আমি সাধারণত দেখতে পাই যে এটি পিজিএম বা ন্যূনতম আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়ে ঠিক তেমনভাবে মডেলিং …

12 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

আমি ফিশারদের সঠিক পরীক্ষাটি আরও ভালভাবে বুঝতে চেয়েছিলাম, তাই আমি নীচের খেলনাটির উদাহরণটি প্রস্তুত করেছি, যেখানে f এবং m পুরুষ এবং মহিলা এর সাথে মিলে যায় এবং n এবং y এর সাথে "সোডা সেবন" এর সাথে মিলে যায়: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 স্পষ্টতই, এটি …

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 

আমি যখন বয়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলি পড়ছিলাম তখন আমি " মার্কভ কম্বল " শব্দটিতে চলেছি এবং একটি বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কের গ্রাফে এর স্বাধীনতার সাথে মারাত্মকভাবে বিভ্রান্ত হয়েছিলাম । মার্কভ কম্বল সংক্ষেপে বলেছে যে প্রতিটি নোড কেবল তার পিতা-মাতা, শিশু এবং শিশুদের পিতামাতার উপর নির্ভরশীল [ছবিতে নোড এ এর ​​ধূসর অঞ্চল]। এই বিএন, যৌথ …

11 bayesian  bayesian-network