প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

সুতরাং, আমরা জানি যে গ্রিড অনুসন্ধানের চেয়ে এলোমেলো অনুসন্ধানগুলি আরও ভাল কাজ করে, তবে একটি সাম্প্রতিক পদ্ধতির ব্যয়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশন (গাউসিয়ান প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহার করে)। আমি উভয়ের মধ্যে একটি তুলনা সন্ধান করেছি, এবং কিছুই পাইনি। আমি জানি যে স্ট্যানফোর্ডের সিএস 231n এ তারা কেবল এলোমেলো অনুসন্ধানের কথা উল্লেখ করেছে, তবে সম্ভবত তারা …

14 bayesian  hyperparameter 

ঘন ঘনবাদী একনোমেট্রিক্সের একটি দৃ understanding় বোঝা ধরে আমি বায়সীয় একনোমেট্রিক্সের উপর তাত্ত্বিকভাবে কঠোর পাঠ্যপুস্তকটি খুঁজছি। আমি প্রতি উত্তরে একটি কাজ প্রস্তাব করতে চাই, যাতে সুপারিশগুলি পৃথকভাবে ভোট দেওয়া বা ডাউন করা যায়।

14 bayesian  econometrics  references 

নিম্নলিখিত সেটআপটি কল্পনা করুন: আপনার কাছে দুটি মুদ্রা, মুদ্রা এ রয়েছে যা ন্যায্য হওয়ার গ্যারান্টিযুক্ত , এবং কয়েন বি যা ন্যায্য বা নাও হতে পারে। আপনাকে 100 টি মুদ্রা ফ্লিপ করতে বলা হয় এবং আপনার উদ্দেশ্য হ'ল মাথা সর্বাধিক করা । মুদ্রা বি সম্পর্কে আপনার পূর্ববর্তী তথ্য হ'ল এটি 3 …

14 bayesian  decision-theory 

এখানে বেশ কয়েকটি গণিত-ভারী কাগজপত্র রয়েছে যা বেয়েসিয়ান লাসোর বর্ণনা করে তবে আমি পরীক্ষিত, জাএজিএস কোড ব্যবহার করতে পারি যা সঠিকভাবে ব্যবহার করতে চাই। কেউ কি নিয়মিত লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রয়োগ করে এমন বিগিজ / জাগএস কোডের নমুনা পোস্ট করতে পারে? যে কোনও স্কিম (এল 1, এল 2, ইলাস্টিকনেট) দুর্দান্ত হবে …

14 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

আরএমএল-এর একটি বেইসিয়ান ব্যাখ্যা কি পাওয়া যায়? আমার অন্তর্নিহিত হিসাবে, আরএএমএল তথাকথিত বোধগম্য বায়াস অনুমানের পদ্ধতির সাথে একটি দৃ li় উপমা বহন করে , এবং আমি অবাক হই যে যদি একরকম অ্যাসিম্পটোটিক সমতুল্যতা (কিছু উপযুক্ত প্রবক্তার অধীনে বলা হয়) প্রদর্শিত হয়েছে। উভয় গবেষণামূলক বায়েসের এবং REML মত 'আপোস' প্রাক্কলন মুখে …

14 bayesian  asymptotics  reml 

প্রশ্ন: পরিবর্তনশীল নির্বাচনের জন্য অন্যের আগে একের ব্যবহার করার সুবিধা / অসুবিধাগুলি কী? ধরুন আমার সম্ভাবনা রয়েছে: যেখানে আমি যেকোনো একটি প্রিয়ার রাখতে পারি: বা: y∼N(Xw,σ2I)y∼N(Xw,σ2I)y\sim\mathcal{N}(Xw,\sigma^2I)wi∼πδ0+(1−π)N(0,100)π=0.9,wi∼πδ0+(1−π)N(0,100)π=0.9, w_i\sim \pi\delta_0+(1-\pi)\mathcal{N}(0,100)\\ \pi=0.9\,, wi∼exp(−λ|wi|)λ∼Γ(1,1).wi∼exp⁡(−λ|wi|)λ∼Γ(1,1). w_i\sim \exp(-\lambda|w_i|)\\ \lambda \sim \Gamma(1,1)\,. 'নিয়মিতকরণ' প্যারামিটারটি বেছে নেওয়ার জন্য বেশিরভাগ ওজন শূন্য এবং গামার আগে জোর দেওয়ার জন্য আমি …

14 bayesian  feature-selection 

আমার (খুব বেসিক) বোঝার জন্য, নাইভ বেইস প্রশিক্ষণের ডেটাতে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের শ্রেণিকালীন ফ্রিকোয়েন্সিগুলির উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্যতাগুলি অনুমান করে। তবে এটি কীভাবে অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীলগুলির ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করে? এবং পূর্বাভাস দেওয়ার সময়, এটি কীভাবে একটি নতুন পর্যবেক্ষণকে শ্রেণিবদ্ধ করে যা প্রশিক্ষণ সংস্থায় কোনও পর্যবেক্ষণের সমান মূল্যমান নাও থাকতে পারে? এটি কোনও …

14 machine-learning  classification  bayesian  naive-bayes 

এমএলই = সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমান এমএপি = সর্বাধিক একটি পোস্টেরিয়েরি এমএলই স্বজ্ঞাত / নিষ্পাপ যে এটি কেবলমাত্র প্যারামিটারের (যেমন সম্ভাবনা ফাংশন) প্রদত্ত পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনার সাথেই শুরু হয় এবং পর্যবেক্ষণের সাথে পরামিতিটির সেরা অনুসারগুলি খুঁজে পাওয়ার চেষ্টা করে । তবে পূর্বের জ্ঞানের বিষয়টি বিবেচনায় নেই। এমএপি আরও যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হচ্ছে …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

আমি লক্ষ করছি যে অনেক ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, এমসিএমসি-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি পরামিতি বিশ্লেষণাত্মক হলেও পরামিতিটি অনুমান করার জন্য ব্যবহৃত হয় (উদাহরণস্বরূপ, কারণ প্রিয়ারগুলি সংযোগী ছিল)। আমার কাছে এটি এমসিএমসি-ভিত্তিক অনুমানকারীদের চেয়ে এমএপি-এসেসেক্টর ব্যবহার করা আরও বোধগম্য। কেউ বিশ্লেষণাত্মক উত্তরোত্তর উপস্থিতিতে কেন এখনও এমসিএমসি একটি উপযুক্ত পদ্ধতি হিসাবে চিহ্নিত করতে পারেন?

13 bayesian  mcmc  posterior 

বায়েশিয়ান ডিপ লার্নিং কী এবং এটি কীভাবে সনাতন বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান এবং traditionalতিহ্যবাহী ডিপ লার্নিংয়ের সাথে সম্পর্কিত? জড়িত মূল ধারণা এবং গণিত কি কি? আমি কি বলতে পারি এটি কেবল প্যারাম্যাট্রিক বেইসিয়ান পরিসংখ্যান? এর মূল কাজগুলি পাশাপাশি এর বর্তমান প্রধান বিকাশ এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি কী কী? পিএস: বায়েশিয়ান ডিপ লার্নিং অনেক মনোযোগ …

13 bayesian  deep-learning 

আমি বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান গবেষণায় নতুন। আমি গবেষকদের কাছ থেকে শুনেছি যে বায়েশিয়ান গবেষকরা জেজিএস / স্ট্যানের মতো সরঞ্জাম ব্যবহার না করে নিজেরাই এমসিএমসি আরও ভালভাবে প্রয়োগ করে। আমি জিজ্ঞাসা করতে পারি যে শেখার উদ্দেশ্য ব্যতীত নিজেই (আর এর মতো "বেশ দ্রুত নয়" ভাষায়) এমসিসিএমের অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের কী লাভ?

13 bayesian  mcmc 

একজনের ঘন ঘন ঘন ফলাফলকে একজন বায়েশীয়ায় পরিণত করার আগে কীভাবে যাওয়া উচিত? নিম্নলিখিত প্রশংসনীয় জেনেরিক দৃশ্যকল্প বিবেচনা করুন: একটি পরীক্ষা অতীতে পরিচালনা করা হয়েছিল এবং কিছু প্যারামিটার ওপর একটি নিবন্ধ মাপা হয়। বিশ্লেষণটি একটি ঘন ঘনবাদী পদ্ধতি দ্বারা করা হয়েছিল। In এর জন্য একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান ফলাফলগুলিতে দেওয়া হয়।ϕϕ\phiϕϕ\phi …

13 bayesian  confidence-interval  meta-analysis  prior 

আমার প্রশ্নটি প্রভাব মাপের প্রবীণদের নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করে, আমার প্রকল্পে পরিমাপটি কোহেনের । সাহিত্য পড়ার মাধ্যমে, মনে হয় অস্পষ্ট প্রিরিয়াররা প্রায়শই ব্যবহৃত হয়, যেমন একটি বর্ধিত বায়েশিয়ান মেটা-বিশ্লেষণের আটটি বিদ্যালয়ের উদাহরণ হিসাবে। আট বিদ্যালয় উদাহরণে, আমি একটি অস্পষ্ট পূর্বে মিউ এর অনুমান জন্য ব্যবহার করা হয়, যেমন দেখেছ μ …

13 bayesian  meta-analysis  effect-size 

এই সমীকরণটি কীভাবে উত্পন্ন হয়েছিল তা আমি বুঝতে পারি না। পি( আমি| এম1। এম2) ≤ পি( আমি)পি( আমি')। পি( এম1| আমি) পি( এম2| আমি)পি(এম1|আমি')পি( এম2|আমি')P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} এই সমীকরণটি "ট্রায়াল বাই প্রব্যাবিলিটি" পত্রিকা থেকে ছিল যেখানে ওজে সিম্পসন কে উদাহরণ হিসাবে সমস্যা হিসাবে দেওয়া হয়েছিল। আসামির বিরুদ্ধে দ্বৈত …

13 bayesian  conditional-probability  bayes 

আমি এর আগে জিজ্ঞাসা করেছি এবং কোন মডেল পরামিতি তৈরি করে এবং এটি কী সুপ্ত পরিবর্তনশীল করে তা সনাক্ত করে সত্যই লড়াই করে যাচ্ছি। সুতরাং এই সাইটে এই বিষয়টির বিভিন্ন থ্রেড দেখে, মূল পার্থক্যটি মনে হয়: প্রচ্ছন্ন ভেরিয়েবলগুলি পর্যবেক্ষণ করা হয় না তবে তাদের সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্য বন্টন রয়েছে কারণ …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable