প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

সুতরাং (অপ্রচলিত) পাঠ্য মডেলিংয়ে, লেটেন্ট ডিরিচলেট অ্যালোকেশন (এলডিএ) হ'ল সম্ভাবনাবাদী ল্যাটেন্ট সেমেন্টিক অ্যানালাইসিস (পিএলএসএ) এর একটি বয়েসিয়ান সংস্করণ। মূলত, এলডিএ = পিএলএসএ + ডিরিচলেট এর পরামিতিগুলির আগে। আমার বোধগম্যতা হল যে এলডিএ এখন রেফারেন্স অ্যালগরিদম এবং বিভিন্ন প্যাকেজগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে, যখন পিএলএসএ আর ব্যবহার করা উচিত নয়। তবে (তত্ত্বাবধানে) …

15 bayesian  multinomial  prior  naive-bayes  dirichlet-distribution 

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 বর্তমানে ইয়াং দ্বারা গণনা আণবিক বিবর্তনে বায়েশিয়ান পদ্ধতি সম্পর্কে পড়ছি। বিভাগ 5.2 এ এটি প্রিয়ারদের, এবং বিশেষত অ-তথ্যমূলক / সমতল / অস্পষ্ট / ছড়িয়ে পড়া, সংযুক্তি এবং হাইপার-প্রিয়ার সম্পর্কে আলোচনা করেছে। এটি একটি ওভারসিম্প্লিফিকেশন চাইছে তবে, কেউ কি এই ধরণের প্রিয়ারগুলির মধ্যে সহজভাবে পার্থক্য ব্যাখ্যা করতে পারে এবং এটি …

15 bayesian  prior 

আমাকে কয়েকটি নমুনা সহ বাইভেরিয়েট গাউসির বিতরণ "শিখতে" দরকার, তবে পূর্বের বিতরণে একটি ভাল অনুমান, সুতরাং আমি বায়সিয়ান পদ্ধতির ব্যবহার করতে চাই। আমি আমার পূর্ব নির্ধারণ করেছি: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

আমার কাছে একটি বার্তা পাস করার পদ্ধতিটি সম্পর্কে একটি অস্পষ্ট ধারণা আছে: একটি অ্যালগরিদম যা পুনরুত্পাদন করে অন্যান্য সমস্ত কারণগুলির সমস্ত অনুমানের উপর শর্তসাপেক্ষে বিতরণের প্রতিটি কারণগুলির আনুমানিকতা তৈরি করে একটি বিতরণের একটি সান্নিধ্য তৈরি করে। আমি বিশ্বাস করি যে উভয়ই ভেরিয়েশনাল মেসেজ পাসিং এবং প্রত্যাশার প্রচারের উদাহরণ । আরও …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

কেউ কি আমাকে কোনও ভাল রেফারেন্সে রেফার করতে পারেন যা বায়সিয়ান পরিসংখ্যান এবং জেনারেটরি মডেলিং কৌশলগুলির মধ্যে সংযোগটি ব্যাখ্যা করে? কেন আমরা সাধারণত বায়েসীয় কৌশলগুলি সহ জেনারেটরি মডেল ব্যবহার করি? সম্পূর্ণ ডেটা অনুপস্থিতিতে বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান কেন ব্যবহার করার জন্য বিশেষত আবেদন করা হচ্ছে, যদি তা না হয়? নোট করুন যে …

15 bayesian  generative-models 

দুটি অ্যারে x এবং y দেওয়া, উভয় দৈর্ঘ্যের n, আমি একটি মডেল y = a + b * x ফিট করি এবং opeালের জন্য 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করতে চাই। এটি (খ - ডেল্টা, বি + ডেল্টা) যেখানে খ সাধারণভাবে পাওয়া যায় এবং delta = qt(0.975,df=n-2)*se.slope এবং se.slope হ'ল errorালুতে …

15 r  regression  bayesian  confidence-interval  frequentist 

মেট্রোপলিস-হেস্টিংস এবং গিবস স্যাম্পলিংয়ের মতো এমসিসিএমের অ্যালগরিদমগুলি যৌথ উত্তরোত্তর বিতরণগুলি থেকে নমুনার উপায়। আমি মনে করি যে আমি মহানগর-হেসিংকে খুব সহজেই বুঝতে পেরেছি এবং বাস্তবায়ন করতে পারি - আপনি সহজভাবে কোনওভাবে প্রারম্ভিক পয়েন্টগুলি বেছে নিন এবং এলোমেলোভাবে 'প্যারামিটার স্পেসে চলুন', উত্তরের ঘনত্ব এবং প্রস্তাবের ঘনত্ব দ্বারা পরিচালিত। গিবস স্যাম্পলিংটি খুব …

15 bayesian  mcmc  gibbs 

মিশ্রণ মডেলগুলি অনুমান করার জন্য MCMC ব্যবহার করার সময় লেবেল স্যুইচিং (অর্থাত্‍ পূর্ববর্তী বিতরণ উপাদান লেবেলগুলির স্যুইচিংয়ের ক্ষেত্রে অদ্বিতীয়) matic ইস্যুটি মোকাবেলার জন্য কি কোনও মানক (বহুল স্বীকৃত হিসাবে) পদ্ধতি আছে? যদি কোনও মানক পদ্ধতির না থাকে তবে লেবেল স্যুইচিংয়ের সমস্যা সমাধানের জন্য নেতৃস্থানীয় পদ্ধতির পক্ষে কি কি?

15 bayesian  mcmc  mixture 

Pr(data)Pr(data)\Pr(\textrm{data}) Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)\Pr(\text{parameters} \mid \text{data}) = \frac{\Pr(\textrm{data} \mid \textrm{parameters}) \Pr(\text{parameters})}{\Pr(\text{data})} যাকে নরমালাইজিং ধ্রুবক বলা হয় । এটা ঠিক কি? এর উদ্দেশ্য কী? কেন এটি মতো দেখাচ্ছে ? কেন এটি পরামিতিগুলির উপর নির্ভর করে না?Pr(data)Pr(data)\Pr(data)

15 probability  bayesian 

পদার্থবিজ্ঞানের ছাত্র হিসাবে আমি "কেন আমি একজন বায়সিয়ান" বক্তৃতাটি সম্ভবত অর্ধ ডজন বার অনুভব করেছি। এটি সর্বদা একরকম - উপস্থাপক হাসিমুখে ব্যাখ্যা করেন যে কীভাবে বাইশিয়ান ব্যাখ্যা জনগণের দ্বারা নিযুক্ত করা ঘনতান্ত্রিক ব্যাখ্যার চেয়ে উচ্চতর is তারা বেয়েসের নিয়ম, প্রান্তিককরণ, প্রিরিয়ার এবং পোস্টেরিয়রের কথা উল্লেখ করেছে। আসল গল্পটি কী? ঘন …

15 probability  bayesian  frequentist 

আমি বায়সিয়ান মডেলটিতে সংক্ষিপ্ত বিরতি সম্পদ ফেরতের মডেল বিতরণে ব্যবহার করতে চাই। আমি বিতরণের জন্য স্বাধীনতার ডিগ্রি (আমার মডেলের অন্যান্য পরামিতি সহ) উভয়ই অনুমান করতে চাই। আমি জানি যে সম্পদের রিটার্নগুলি বেশ অ-সাধারণ, তবে এর বাইরে আমি খুব বেশি জানি না। এই জাতীয় মডেলটিতে স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির জন্য একটি উপযুক্ত, হালকা …

15 distributions  bayesian  modeling  prior 

এটি প্রায়শই ক্ষেত্রে ঘটে যে 95% কভারেজ সহ একটি আস্থার ব্যবধান একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানের সাথে খুব সামঞ্জস্যপূর্ণ যা 95% উত্তরীয় ঘনত্ব ধারণ করে। পূর্ববর্তী ক্ষেত্রে ইউনিফর্ম বা ইউনিফর্মের নিকটবর্তী হলে এটি ঘটে। সুতরাং একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান প্রায়শই একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান এবং বিপরীতভাবে প্রায় অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, …

14 bayesian  confidence-interval  frequentist  credible-interval 

হ্যামিলটনিয়ান মন্টি কার্লো কীভাবে কাজ করে তার ডমি ব্যাখ্যা সম্পর্কে আপনি কী ধাপে ধাপে ধাপে সরবরাহ করতে পারেন? দ্রষ্টব্য: আমি ইতিমধ্যে এখানে, উত্তর পড়েছি হ্যামিল্টনিয়ান মন্টে কার্লো , এবং এখানে, হ্যামিল্টনিয়ান মন্টে কার্লো বনাম অনুক্রমিক মন্টে কার্লো , এবং এখানে, কিভাবে মহানগরী-Hasting প্রস্তাবের জানার জন্য: হ্যামিল্টনিয়ান মন্টে কার্লো? এবং তারা …

14 bayesian  hmc 

সুতরাং, এটি একটি সাধারণ প্রশ্ন হতে পারে তবে আমি কখনও সন্তোষজনক উত্তর পাই না। নাল অনুমানটি সত্য (বা মিথ্যা) যে সম্ভাবনা রয়েছে তা আপনি কীভাবে নির্ধারণ করবেন? ধরা যাক আপনি ছাত্রদের একটি পরীক্ষার দুটি পৃথক সংস্করণ দিয়েছেন এবং দেখতে চান যে সংস্করণগুলি সমান ছিল। আপনি একটি টি-টেস্ট করেন এবং এটি …

14 probability  hypothesis-testing  bayesian