প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

এটি সুপরিচিত যে l2l2l^2 পেনাল্টির সাথে লিনিয়ার রিগ্রেশন সহগের আগে কোনও গাউসিয়ানকে দেওয়া এমএপি অনুমানের সন্ধানের সমতুল্য। একইভাবে, l1l1l^1 পেনাল্টি ব্যবহার পূর্বের হিসাবে ল্যাপ্লেস বিতরণ ব্যবহারের সমতুল্য। l1l1l^1 এবং l2l2l^2 নিয়মিতকরণের কিছু ভারী সমন্বয় ব্যবহার করা অস্বাভাবিক নয় । আমরা কি বলতে পারি যে এটি সহগের উপর কিছু পূর্ব বিতরণের …

17 regression  bayesian  regularization  prior  elastic-net 

আমি উইকিপিডিয়ায় জেফরির সম্পর্কে আগে পড়ছিলাম: জেফরি প্রাইর এবং দেখেছি যে প্রতিটি উদাহরণের পরে, এটি বর্ণনা করে যে কীভাবে একটি বৈচিত্র্য-স্থিতিশীল রূপান্তর জেফরিগুলিকে পূর্বের ইউনিফর্মে পরিণত করে। উদাহরণস্বরূপ, বের্নুলির ক্ষেত্রে জন্য, এটা বলে যে, একটি মুদ্রা সম্ভাব্যতা সঙ্গে মাথা যে জন্য , বের্নুলির বিচারের মডেল উৎপাদনের যে জেফ্রিস পূর্বে পরামিতি …

17 bayesian  prior  jeffreys-prior 

আমি কয়েক সপ্তাহ আগে এখানে যে প্রশ্নের উত্তর দিয়েছিলাম তার একটি "উত্তর" পোস্ট করছি: কেন আগে দরকারী? যদিও এটি সত্যই একটি প্রশ্ন ছিল (এবং আমার কাছে তখন মন্তব্য পোস্ট করার অধিকারও ছিল না) তবে আমি আশা করি এটি করা ঠিক হবে: উপরের লিঙ্কে এটি নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে যে জেফরির …

17 bayesian  mathematical-statistics  fisher-information  jeffreys-prior  invariance 

আমি বর্তমানে সম্ভাবনার নীতিটি বোঝার চেষ্টা করি এবং আমি স্পষ্টভাবে এটি আদৌ পাই না। সুতরাং, আমি তালিকা হিসাবে আমার সমস্ত প্রশ্ন লিখব, এমনকি যদি সেগুলি বেশ কয়েকটি প্রাথমিক প্রশ্নও হতে পারে। এই নীতিটির পরিপ্রেক্ষিতে "সমস্ত তথ্য" বাক্যাংশটির সঠিক অর্থ কী? (যেমন কোনও নমুনার সমস্ত তথ্যের মধ্যে সম্ভাবনা ফাংশন অন্তর্ভুক্ত থাকে)) …

17 bayesian  likelihood  likelihood-principle 

ফ্ল্যাট পূর্বের সাথে, এমএল (ঘন ঘনবাদী - সর্বাধিক সম্ভাবনা) এবং এমএপি (বায়েসিয়ান - সর্বাধিক একটি পোস্টেরিয়েরি) অনুমানের সাথে মিলে যায়। আরও সাধারণভাবে, তবে আমি কিছু ক্ষতি ফাংশনের অপটিমাইজার হিসাবে প্রাপ্ত পয়েন্ট আনুমানিক সম্পর্কে কথা বলছি। অর্থাত (Bayesian) এক্স (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

আমাদের যদি একটি ছোট নমুনার আকার থাকে তবে পূর্বের বিতরণটি উত্তরোত্তর বিতরণকে অনেক প্রভাবিত করবে?

17 bayesian  sample-size  prior 

রবি ম্যাককিলিয়াম এই পোস্টে দেওয়া মন্তব্যে বলেছেন : এটি উল্লেখ করা উচিত যে ঘন ঘনবাদীদের দৃষ্টিকোণ থেকে, পূর্ববর্তী জ্ঞানটি মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করতে পারবেন না এমন কোনও কারণ নেই। এই অর্থে, ঘন ঘন দৃষ্টিভঙ্গি সহজ, আপনার কাছে কেবলমাত্র একটি মডেল এবং কিছু ডেটা রয়েছে। মডেল থেকে পূর্বের তথ্য আলাদা করার প্রয়োজন …

17 bayesian  prior  regularization  frequentist 

টপিক মডেলিং (ল্যাটেন্ট ডিরিচলেট অ্যালোকেশন) ব্যবহার করার সময়, বিষয়গুলির সংখ্যাটি একটি ইনপুট প্যারামিটার যা ব্যবহারকারীর নির্দিষ্ট করতে হবে। আমার কাছে মনে হচ্ছে যে আমাদের প্রার্থী বিষয়ের একটি সংকলনও সরবরাহ করা উচিত যে ডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির বিরুদ্ধে নমুনা দেওয়া উচিত? আমার বোধগম্যতা কি সঠিক? অনুশীলনে, এই ধরনের প্রার্থী বিষয় সেট কীভাবে সেটআপ …

17 machine-learning  bayesian  clustering  text-mining  dirichlet-distribution 

কেউ কি পরিসংখ্যানের বিভিন্ন পদ্ধতির একটি সংক্ষিপ্ত জরিপ লিখেছেন? প্রথম অনুমান হিসাবে আপনার কাছে ঘন ঘন এবং বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান রয়েছে। তবে যখন আপনি কাছাকাছি তাকান আপনারও অন্যান্য সম্ভাবনাবাদী এবং অভিজ্ঞতাবাদী বায়েসের মতো পদ্ধতির থাকে। এবং তারপরে আপনার গোষ্ঠীগুলির মধ্যে উপ-বিভাগ রয়েছে যেমন বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলির মধ্যে সাবজেক্টিভ বায়েস অবজেক্ট বেইস ইত্যাদি …

17 bayesian  frequentist  philosophical 

আমি Rহায়ারার্কিকাল ডেরিচলেট প্রক্রিয়া (এইচডিপি) (সাম্প্রতিক এবং জনপ্রিয় ননপ্যারমেট্রিক বায়েশিয়ান পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি) ব্যবহার করে ক্লাস্টারিং ডেটা সম্পর্কে একটি ভাল টিউটোরিয়াল খুঁজছি । নেই DPpackage(এই প্রোগ্রামটিতে, সবচেয়ে সমস্ত উপলব্ধ বেশী ব্যাপক) এ Rnonparametric Bayesian বিশ্লেষণের জন্য। তবে আমি R Newsএইচডিপি কোড করার জন্য প্যাকেজ রেফারেন্স ম্যানুয়ালটিতে বা প্যাকেজ রেফারেন্সে সরবরাহিত …

17 r  bayesian  clustering  nonparametric 

লক । এই প্রশ্নটি এবং এর উত্তরগুলি লক করা আছে কারণ প্রশ্নটি অফ-টপিক তবে historicalতিহাসিক তাত্পর্যপূর্ণ। এটি বর্তমানে নতুন উত্তর বা মিথস্ক্রিয়া গ্রহণ করছে না। আমি এই বইটি কিনেছি: যে কোনও কিছুর পরিমাপ কীভাবে করা যায়: ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে ইনট্যাঞ্জিবলসের মান খুঁজে পাওয়া এবং প্রধান প্রথম ডেটা বিশ্লেষণ: বড় সংখ্যা, পরিসংখ্যান …

17 machine-learning  bayesian  references 

দ্বিপদী প্রক্রিয়া (হিট / মিস) এর সাথে কাজ করার জন্য আমি বিটা বিতরণের জন্য অপ্রাতিষ্ঠানিক প্রিয়ারদের সন্ধান করছি। প্রথমে আমি ব্যবহার করার কথা ভেবেছিলাম যা একটি অভিন্ন পিডিএফ তৈরি করে, বা জেফরি পূর্বে । তবে আমি প্রকৃতপক্ষে প্রিরিয়ারদের সন্ধান করছি যা উত্তরোত্তর ফলাফলের সর্বনিম্ন প্রভাব ফেলেছে এবং তারপরে আমি পূর্বে …

17 bayesian  prior  beta-distribution  uninformative-prior 

এন ডাটা পয়েন্টগুলি পর্যবেক্ষণ করার পরে আমরা কীভাবে পূর্ববর্তী N ~ (a, b) এর সাথে একটি পশ্চাদমূহ গণনা করব? আমি ধরে নিলাম যে আমাদের নমুনার অর্থের এবং নমুনার পয়েন্টগুলির বৈকল্পিক গণনা করতে হবে এবং পূর্ববর্তী সাথে উত্তরোত্তরকে একত্রিত করে এমন এক ধরণের গণনা করতে হবে, তবে সংমিশ্র সূত্রটি দেখতে কেমন …

17 bayesian  normal-distribution  conjugate-prior 

আমি প্যারামিটার অনুমান, এমএল, এমএপি এবং বেয়েস পদ্ধতির 3 টি পদ্ধতি জানি। এবং এমএপি এবং বেয়েস পদ্ধতির জন্য, আমাদের পরামিতিগুলির জন্য প্রিয়ার বেছে নেওয়া দরকার, তাই না? আমি এই মডেল আছে বলুন , যা অর্ডার মানচিত্র বা বায়েসের ব্যবহার প্রাক্কলন কাজ করার জন্য পরামিতি হয়, আমি বই পড়ি যে আমরা …

17 bayesian  estimation  prior 

এই প্রশ্নটি আমার সাথে সাম্প্রতিক দুটি ইন্টারঅ্যাকশন দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল, একটি এখানে সিভিতে , অন্যটি অর্থনীতিতে। সেখানে আমি একটি উত্তর পোস্ট করেছিলাম সুপরিচিত "এনভেলাপ প্যারাডক্স" (কিছু মনে না হিসাবে "সঠিক উত্তর" কিন্তু উত্তর পরিস্থিতির কাঠামো সম্পর্কে নির্দিষ্ট অনুমানের থেকে প্রবাহিত হিসাবে)। কিছুক্ষণ পরে একজন ব্যবহারকারী একটি সমালোচনা মন্তব্য পোস্ট করলেন …

16 bayesian  mathematical-statistics  prior  theory  philosophical