প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

আমি কি এমন কোনও মডেল বলতে পারি যেখানে বায়েসের উপপাদ্যকে "বায়েশিয়ান মডেল" ব্যবহার করা হয়? আমি ভয় করি যে এরকম সংজ্ঞা খুব বিস্তৃত হতে পারে। সুতরাং একটি বায়েশিয়ান মডেল ঠিক কি?

34 machine-learning  bayesian 

আমি উত্তরোত্তর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিতরণ কি তা বুঝতে পেরেছি , এবং আমি উত্তরোত্তর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক চেকগুলি সম্পর্কে পড়ছি , যদিও এটি এখনও কী করে তা আমার কাছে পরিষ্কার নয়। উত্তরবর্তী ভবিষ্যদ্বাণীমূলক চেকটি ঠিক কী? কিছু লেখক কেন পোস্টেরিয়ের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক চেকগুলি "ডেটা দু'বার ব্যবহার করা" এবং অপব্যবহার করা উচিত নয় বলে মন্তব্য করেন? …

33 bayesian  model-selection  posterior 

আমি আমার ছেলেদের, বর্তমানে উচ্চ বিদ্যালয়ে, পরিসংখ্যান বোঝার জন্য সাহায্য করছি এবং আমি তত্ত্বের কিছু ঝলক উপেক্ষা না করে কিছু সহজ উদাহরণ দিয়ে শুরু করার বিষয়ে বিবেচনা করছি। আমার লক্ষ্য হ'ল তাদের পরিসংখ্যান এবং পরিমাণগত শিক্ষার দিকে আরও আগ্রহী হওয়ার জন্য তাদের আগ্রহকে উত্সাহিত করার জন্য, স্ক্র্যাচ থেকে পরিসংখ্যানগুলি শিখতে …

32 probability  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  teaching 

স্কেলের শক্তিশালী অনুমানের সংখ্যা রয়েছে । একটি উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হ'ল মাঝারি পরম বিচ্যুতি যা হিসাবে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির সাথে সম্পর্কিত । বায়েশিয়ান কাঠামোয় মোটামুটিভাবে সাধারণ বিতরণের অবস্থান সম্পর্কে দৃ rob়ভাবে অনুমান করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ, বহিরাগতদের দ্বারা দূষিত একটি সাধারণ বলুন) উদাহরণস্বরূপ, কেউ ধরে নিতে পারে যে ডেটা বিতরণ বা …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

মোরে এট আল (২০১৫) যুক্তি দিয়েছেন যে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি বিভ্রান্তিমূলক এবং তাদের বোঝার সাথে সম্পর্কিত একাধিক পক্ষপাত রয়েছে। অন্যদের মধ্যে, তারা নিখুঁত ভ্রান্তিটিকে নিম্নরূপ বর্ণনা করেছেন: নির্ভুলতা অবলম্বন একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের প্রস্থটি পরামিতি সম্পর্কে আমাদের জ্ঞানের যথার্থতা নির্দেশ করে। সংক্ষিপ্ত আত্মবিশ্বাসের বিরতিগুলি যথাযথ জ্ঞান দেখায়, যখন বিস্তৃত আত্মবিশ্বাস ত্রুটিগুলি সঠিক …

31 bayesian  confidence-interval  frequentist  precision 

ইন এই কাগজ , প্রতিভাবান গবেষক Cosma Shalizi যুক্তি সম্পূর্ণরূপে একটি বিষয়ী Bayesian দৃশ্য গ্রহণ করতে, এক একটি unphysical ফলে সময় তীর (এনট্রপি প্রবাহ কর্তৃক প্রদত্ত) প্রকৃতপক্ষে যেতে হবে স্বীকার করতে হবে যে পিছন । এটি মূলত ইটি জেনেসের দ্বারা প্রকাশিত এবং জনপ্রিয় হওয়া সর্বাধিক এনট্রপি / সম্পূর্ণ ব্যক্তিগত বায়েশিয়ান …

31 bayesian  entropy  maximum-entropy  philosophical 

আমি বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলিতে খুব নতুন, এবং এটি একটি মূর্খ প্রশ্ন হতে পারে। তা সত্ত্বেও: পূর্ববর্তী একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান বিবেচনা করুন যা অভিন্ন বিতরণ নির্দিষ্ট করে। উদাহরণস্বরূপ, 0 থেকে 1 পর্যন্ত যেখানে 0 থেকে 1 কোনও প্রভাবের সম্ভাব্য মানের পূর্ণ পরিসীমা উপস্থাপন করে। এই ক্ষেত্রে, একটি 95% বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান একটি 95% …

31 bayesian  confidence-interval  estimation  prior  credible-interval 

ইন এই অ্যান্ড্রু Gelman দ্বারা ব্লগ পোস্ট, সেখানে নিম্নলিখিত উত্তরণ হল: 50 বছর পূর্বে বায়েশিয়ান মডেলগুলি হতাশভাবে সহজ মনে হয় (অবশ্যই, সহজ সমস্যার জন্য), এবং আমি প্রত্যাশা করি যে আজকের বায়েশিয়ান মডেলগুলি হতাশাহীন সরল মনে হবে, তাই 50 বছর পরে। (কেবলমাত্র একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য: আমাদের সম্ভবত সম্ভবত সর্বদা কোথাও …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

মনে করুন আমাদের কাছে এলোমেলো পরিবর্তনশীল । যদি সত্য প্যারামিটার হয় তবে সম্ভাবনা ফাংশনটি সর্বাধিক করা উচিত এবং শূন্যের সমান ডেরিভেটিভ হওয়া উচিত। সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের পিছনে এটিই মূল নীতি।X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 আমি এটি বুঝতে হিসাবে, ফিশার তথ্য হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(\theta) = \Bbb E \Bigg[\left(\frac{\partial}{\partial \theta}f(X|\theta)\right)^2\Bigg ] সুতরাং, …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

আমি এর আগে নাইভ বেইস শ্রেণিবদ্ধের সাথে ডিল করেছি । আমি ইদানীং মাল্টিনোমিয়াল নাইভ বেয়েস সম্পর্কে পড়ছি । এছাড়াও উত্তরোত্তর সম্ভাবনা = (পূর্বের সম্ভাবনা) / (প্রমাণ) । নাইভ বেয়েস এবং মাল্টিনোমিয়াল নাইভ বেয়েসের মধ্যে আমি খুঁজে পেয়েছি একমাত্র প্রধান পার্থক্য মাল্টিনমিয়াল সাদাসিধা বায়েসের হিসাব সম্ভাবনা হতে একটি শব্দ / টোকেন …

29 bayesian  classification  text-mining  naive-bayes 

আমার কাছে মনে হয় যে কেবল দুটি আর প্যাকেজই প্রচ্ছন্ন ডিরিচলেট বরাদ্দ সম্পাদন করতে সক্ষম : একটি lda, জোনাথন চ্যাং রচিত; এবং অন্যটি topicmodelsলিখেছেন বেতিনা গ্রান এবং কার্ট হর্নিক। কর্মক্ষমতা, প্রয়োগের বিবরণ এবং এক্সটেনসিবিলিটির দিক থেকে এই দুটি প্যাকেজের মধ্যে পার্থক্য কী?

29 r  bayesian  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

পরিসংখ্যান ডটকম সপ্তাহের একটি সমস্যা প্রকাশ করেছে: আবাসিক বীমা জালিয়াতির হার 10% (দশটি দাবির মধ্যে একটি জালিয়াতি)। একজন পরামর্শদাতা দাবি পর্যালোচনা করতে এবং এগুলিকে প্রতারণা বা নন-জালিয়াতি হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমের প্রস্তাব দিয়েছেন। জালিয়াতি দাবিগুলি সনাক্ত করতে সিস্টেমটি 90% কার্যকর, তবে নন-জালিয়াতি দাবিগুলি সঠিকভাবে শ্রেণিবদ্ধ করতে …

28 probability  bayesian  puzzle 

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