প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

জেনেসের "প্রব্যাবিলিটি থিওরি: দ্য লজিক অফ সায়েন্স" বইয়ে , জেনেসের একটি অধ্যায় (সিএইচ 18) রয়েছে " বিতরণ এবং ধারাবাহিকতার নিয়ম " শিরোনামে তিনি A p বিতরণের ধারণাটি উপস্থাপন করেছেন , যা এই অনুচ্ছেদে চিত্রিত করতে সহায়তা করে:ApApA_pApApA_p [...] এটি দেখতে, নতুন তথ্য পাওয়ার কী প্রভাব রয়েছে তা কল্পনা করুন। ধরা …

25 probability  bayesian  beta-distribution 

আমার দুটি ডেটা সেট রয়েছে, একটি শারীরিক পর্যবেক্ষণের একটি সেট থেকে (তাপমাত্রা), এবং একটিতে সংখ্যাসূচক মডেলের একটি উপহার se আমি একটি নিখুঁত-মডেল বিশ্লেষণ করছি, ধরে নিচ্ছি যে মডেলটি সাজানো একটি সত্য, স্বতন্ত্র নমুনার প্রতিনিধিত্ব করে এবং সেই বিতরণ থেকে পর্যবেক্ষণগুলি টানা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে দেখছি। আমি যে পরিসংখ্যান …

25 bayesian  goodness-of-fit 

"ম্যাট্রিক্স বনাম সিরাকুসানো এবং শিক্ষার্থী বনাম ফিশারের পরিসংখ্যান সম্পর্কিত তাত্পর্যপূর্ণ তাত্পর্য" (ডিওআই: 10.1111 / জে .740-9713.2011.00511.x) নামে পরিসংখ্যানগত অনুমানের জন্য পি-মানের উপর নির্ভর করার শপথ নিয়ে আলোচনা করা সাম্প্রতিক একটি নিবন্ধে , স্টিফেন টি। জিলিয়াক পি-মান ব্যবহারের বিরোধিতা করেছেন। সমাপনী অনুচ্ছেদে তিনি বলেছেন: ডেটা হ'ল এক জিনিস যা আমরা ইতিমধ্যে …

25 r  hypothesis-testing  statistical-significance  bayesian  p-value 

আমি ভাবছিলাম যে ক্রসভিলেটেড সম্প্রদায়ের বায়েশিয়ানরা মডেল অনিশ্চয়তার সমস্যাটিকে কীভাবে দেখে এবং তারা কীভাবে এটি মোকাবেলা করতে পছন্দ করে? আমি আমার প্রশ্নটি দুটি অংশে বলার চেষ্টা করব: মডেল অনিশ্চয়তার সাথে আপনার অভিজ্ঞতা (মতামত) কতটা গুরুত্বপূর্ণ? আমি এই সমস্যাটি নিয়ে মেশিন লার্নিং সম্প্রদায়টিতে কোনও কাগজপত্র পাইনি, সুতরাং আমি কেন ভাবছি। মডেল …

25 machine-learning  bayesian  model-selection 

সুতরাং, আমি মনে করি যে আমার কাছে ঘন ঘন সম্ভাবনার সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের মূল বিষয়গুলি (এবং এটি কীভাবে খারাপভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে) সম্পর্কে একটি শালীন উপলব্ধি রয়েছে। একটি ক্রমবর্ধমান বিশ্বে, "এই বিতরণটি কি সেই বিতরণ থেকে আলাদা" হিসাবে এই জাতীয় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা বোধগম্য হয়, কারণ বিতরণগুলি বাস্তব, …

25 distributions  bayesian 

সুতরাং আমি সবেমাত্র একটি দুর্দান্ত বইয়ের পরিচিতিটি পড়া শুরু করলাম যাঁরা ইমপেরিকাল বেয়েসকে দিয়েছিলেন । আমি ভেবেছিলাম বইটি দুর্দান্ত, তবে ডেটা থেকে প্রিয়ার তৈরি করা ভুল অনুভব করেছে। আমি প্রশিক্ষিত হয়েছি যে আপনি বিশ্লেষণ পরিকল্পনা নিয়ে এসেছেন তখন আপনি ডেটা সংগ্রহ করেন তারপরে আপনি আপনার বিশ্লেষণ পরিকল্পনায় পূর্ব নির্ধারিত অনুমানটি …

24 machine-learning  hypothesis-testing  bayesian  empirical-bayes 

অনুযায়ী এই এবং এই উত্তর, autoencoders একটি কৌশল মাত্রা কমানোর জন্য স্নায়ুর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বলে মনে হচ্ছে। আমি অতিরিক্তভাবে জানতে চাই যে একটি ভেরিয়েশনাল অটেনকোডার (এটি একটি "traditionalতিহ্যবাহী" অটোরকোডারগুলির চেয়ে মূল পার্থক্য / সুবিধাগুলি) এবং এই অ্যালগোরিদমগুলি কীভাবে ব্যবহৃত হয় তা শেখার প্রধান কাজগুলি কী।

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

আমি একটি বায়েশিয়ান স্ট্যাটিস্টিক্স কোর্সের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত তাত্ত্বিক নিবন্ধ লিখছি (অর্থনীতিতে এম.এস.সি. তে) অননুমোদিত প্রবীণদের নিয়ে এবং আমি বুঝতে চেষ্টা করছি যে এই তত্ত্বের বিকাশের পদক্ষেপগুলি কী। এখন অবধি, আমার টাইমলাইনটি তিনটি প্রধান পদক্ষেপ তৈরি করা হয়েছে: ল্যাপ্লেসের উদাসীনতা নীতি (1812), অ-আক্রমণকারী প্রিয়ারস (জেফ্রি (1946)), বার্নার্ডো রেফারেন্স আগে (1979)। …

24 bayesian  references  prior  history 

আমি বর্তমানে একটি সমস্যা নিয়ে কাজ করছি, যেখানে আমাকে একটি রাষ্ট্রের স্পেস মডেলের জন্য মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (এমসিএমসি) অ্যালগরিদম বিকাশ করতে হবে । সমস্যার সমাধান করতে সক্ষম হতে আমাকে নীচের : পি ( ) = 2 আই (au > 0) / (1+ ) এর সম্ভাব্যতা দেওয়া হয়েছে । হ'ল …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

এটি একটি পুনরাবৃত্তিযোগ্য প্রশ্ন ( এই পোস্টটি , এই পোস্ট এবং এই পোস্টটি দেখুন ) তবে আমার আলাদা স্পিন রয়েছে। ধরুন আমার কাছে জেনেরিক এমসিএমসি স্যাম্পেলার থেকে প্রচুর নমুনা রয়েছে। প্রতিটি নমুনার জন্য , আমি লগ সম্ভাবনা মান জানি এবং লগ পূর্বে এর । যদি এটি সহায়তা করে তবে আমি …

24 machine-learning  bayesian  sampling  mcmc  likelihood 

সুতরাং এই প্রশ্নটি কিছুটা অগোছালো, তবে আমি এটির জন্য বর্ণিল গ্রাফগুলি অন্তর্ভুক্ত করব! প্রথমে পটভূমি তারপর প্রশ্ন (গুলি)। পটভূমি বলুন যে বিভাগগুলিতে সমান প্রোবাইলাইট সহ আপনার একটি মাত্রিক বহুমাত্রিক বিতরণ রয়েছে । যাক সাধারণ গন্য (হতে যে বন্টন থেকে) হল যে:nnnnnnπ=(π1,…,πn)π=(π1,…,πn)\pi = (\pi_1, \ldots, \pi_n)ccc (c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c_1, \ldots, c_n) \sim \text{Multinomial}(1/n, …

24 distributions  bayesian  bootstrap  multinomial  dirichlet-distribution 

সাধারণত কোলগোমোরভের অ্যালকোমিস দিয়ে প্রব্যাবিলিটি তত্ত্ব শেখানো হয়। বায়েশিয়ানরাও কি কলমোগোরভের স্বীকৃতি গ্রহণ করে?

24 probability  bayesian  kolmogorov-axioms 

আমি জন স্নো কলেরা মহামারী থেকে প্রাপ্ত তথ্যের উপর ভিত্তি করে কোনও ধরণের ভূমিকম্পের ভৌগলিক সন্নিকট বিকাশ করতে শিখতে আগ্রহী। কূপগুলি অবস্থিত তা পূর্বের জ্ঞান ছাড়াই এই জাতীয় সমস্যা সমাধানের জন্য স্ট্যাটিস্টিকাল মডেলিং কী ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি সাধারণ সমস্যা হিসাবে আপনার কাছে সময়, পরিচিত পয়েন্টের অবস্থান এবং পর্যবেক্ষকের …

23 bayesian  spatial  epidemiology  gis 

আমি বিটা বিতরণের অন্তর্দৃষ্টি সম্পর্কে ক্যোয়ারির উত্তরের উত্তরে অনুপ্রাণিত একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে চেয়েছিলাম । আমি ব্যাটিং গড়ের পূর্বের বিতরণের জন্য ডেরিভেশন সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা পেতে চেয়েছিলাম। দেখে মনে হচ্ছে ডেভিড গড় এবং ব্যাপ্তিটি থেকে প্যারামিটারগুলি ব্যাকআপ করছে। এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি হয় এই ধারণার অধীনে , আপনি এই দুটি …

23 bayesian  prior 

আমি নিয়মিতকরণের উপরের সাহিত্যের দিকে নজর রেখেছিলাম এবং প্রায়শই গৌসিয়ানগুলির সাথে এল 2 নিয়মিতকরণের সাথে এল 2 এবং ল্যাপ্লেসের সাথে শূন্যকে কেন্দ্র করে এল 1-র সংযোগকারী অনুচ্ছেদগুলি দেখি। আমি জানি যে এই প্রিরিয়ারগুলি দেখতে কেমন, তবে আমি বুঝতে পারি না, এটি কীভাবে অনুবাদ করে, উদাহরণস্বরূপ, রৈখিক মডেলের ওজন। এল 1-তে, …

23 regression  bayesian  prior  regularization  laplace-distribution