প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

আমি যখন গুগল "fisher" "fiducial" ... আমি নিশ্চিত প্রচুর হিট পেয়েছি তবে আমি অনুসরণ করা সমস্তগুলি আমার বোধগম্য beyond এই সমস্ত হিটগুলির মধ্যে একটি জিনিস মিল রয়েছে বলে মনে হয়: এগুলি সবই রঙ্গিন-ইন-উল-পরিসংখ্যানবিদদের জন্য, তত্ত্ব, অনুশীলন, ইতিহাস এবং পরিসংখ্যানের lদ্ধত্যগুলিতে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে বিস্তৃত লোকদের জন্য লেখা। (অতএব, এই অ্যাকাউন্টগুলির মধ্যে কোনওটিই …

23 bayesian  inference  terminology  fiducial  ronald-fisher 

(আমি পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে একজন নবাগত I'm আমি একজন গণিতবিদ এবং একজন প্রোগ্রামার এবং আমি নিষ্পাপ বায়েশিয়ান স্প্যাম ফিল্টারের মতো কিছু তৈরি করার চেষ্টা করছি)) আমি অনেক জায়গায় লক্ষ্য করেছি যে লোকেরা বাইসের উপপাদ্য থেকে সমীকরণে ডিনোমিনেটরকে ভেঙে ফেলার প্রবণতা রয়েছে। সুতরাং এর পরিবর্তে: পি( ক | খ ) ⋅ পি( …

23 bayesian 

আমি কিছু সময়ের জন্য বাইয়েশিয়ার পরিসংখ্যানগুলিতে কনজিগেট প্রিয়ারদের ধারণাটি বোঝার চেষ্টা করছি কিন্তু আমি তা সহজভাবে পাই না। কেউ সম্ভবত "গাউসিয়ান পূর্ব" উদাহরণ হিসাবে ব্যবহার করে, সহজতম পদগুলিতে ধারণাটি ব্যাখ্যা করতে পারেন?

23 bayesian  conditional-probability  conjugate-prior 

অ্যান্ড্রু গেলম্যান বায়েশিয়ান এ বি পরীক্ষায় কেন একাধিক অনুমান সংশোধনের প্রয়োজন হয় না সে সম্পর্কে একটি বিস্তৃত নিবন্ধ লিখেছিলেন: কেন আমাদের (সাধারণত) একাধিক তুলনা সম্পর্কে চিন্তা করা উচিত নয় , ২০১২। আমি বেশ বুঝতে পারি না: কেন বায়েশিয়ান পদ্ধতিতে একাধিক পরীক্ষার সংশোধন প্রয়োজন হয় না? A ~ Distribution1 + Common …

22 hypothesis-testing  bayesian  multiple-comparisons 

আমি ক্রমাগত র্যান্ডম ভেরিয়েবল ঘনত্ব অনুমান করতে আগ্রহী । আমি শিখেছি এটি করার একটি উপায় হ'ল কার্নেল ঘনত্ব অনুমানের ব্যবহার।XXX তবে এখন আমি নীচের লাইনের পাশাপাশি একটি বায়েশিয়ান পদ্ধতির প্রতি আগ্রহী আমি প্রাথমিকভাবে বিশ্বাস করি যে একটি বিতরণ অনুসরণ করে । আমি রিডিং নিই । আমার নতুন পঠনের উপর ভিত্তি …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process 

আমি বর্তমানে ডেভিড বারবারের "বয়েসিয়ান রিজনিং অ্যান্ড মেশিন লার্নিং" এর মধ্য দিয়ে যাচ্ছি এবং এটি মৌলিক বিষয়গুলি শেখার জন্য একটি অত্যন্ত ভাল লিখিত এবং আকর্ষণীয় বই। ইতিমধ্যে এটি কাজ করে এমন কাউকে একটি প্রশ্ন। নাপিতের বেশিরভাগ ধারণাগুলির সাথে আমার যুক্তিসঙ্গত দক্ষতা অর্জনের পরে আমার পরবর্তী বইগুলির মধ্যে কীগুলি পড়তে হবে?

22 machine-learning  bayesian  references  graphical-model 

বিভিন্ন মডেল বা বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য বাছাই করার চেষ্টা করার সময়, ভবিষ্যদ্বাণী বলুন আমি দুটি পদ্ধতির কথা ভাবতে পারি। প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা সেটগুলিতে ডেটা বিভক্ত করুন। আরও ভাল, বুটস্ট্র্যাপিং বা কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করুন। প্রশিক্ষণে প্রতিবার প্রশিক্ষণ দিন এবং পরীক্ষার সেটটিতে ত্রুটিটি গণনা করুন। প্লট পরীক্ষার ত্রুটি বনাম …

22 bayesian  model-selection  cross-validation  feature-selection 

উত্পাদক এবং বৈষম্যমূলক (বৈষম্যমূলক) মডেলগুলির (বায়েশিয়ান শিখন এবং অনুমানের প্রসঙ্গে) মধ্যে পার্থক্য কী? এবং এটি ভবিষ্যদ্বাণী, সিদ্ধান্ত তত্ত্ব বা নিরীক্ষণশিক্ষার সাথে কী জড়িত?

22 bayesian  predictive-models  unsupervised-learning 

আমরা জানি যে সঠিক পূর্ববর্তী বিতরণের ক্ষেত্রে, P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝P(X∣θ)P(θ)∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) । এই পদক্ষেপের স্বাভাবিক সমর্থনযোগ্যতা হ'ল XXX , পি (এক্স) এর প্রান্তিক বিতরণ \ থিতাকেP(X)P(X)P(X) সম্মান করে ধ্রুবক এবং উত্তরোত্তর বিতরণটি গ্রহণ করার সময় এভাবে উপেক্ষা করা যেতে পারে।θθ\theta যাইহোক, পূর্বে …

22 distributions  bayesian  prior  posterior 

আমি পূর্ব , উত্তরোত্তর , সম্ভাবনা এবং প্রান্তিক সম্ভাবনার দিক দিয়ে বয়েসের উপপাদ্য সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি ভিত্তিক বোঝার বিকাশের চেষ্টা করছি । তার জন্য আমি নিম্নলিখিত সমীকরণটি ব্যবহার করি: যেখানে একটি অনুমান বা বিশ্বাসকে উপস্থাপন করে এবং তথ্য বা প্রমাণকে উপস্থাপন করে। আমি ধারণা বোঝা থাকেন অবর - এটি একটি ঐক্যবদ্ধ …

22 bayesian  likelihood  intuition 

কিছু সূত্র বলেছে যে সম্ভাবনা ফাংশন শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা নয়, কেউ কেউ বলেন এটি এটি। এটি আমার কাছে খুব বিভ্রান্তিকর। আমি দেখেছি বেশিরভাগ উত্স অনুসারে, প্যারামিটার সহ বিতরণের সম্ভাবনাটি নমুনাগুলি দেওয়া সম্ভাব্য ভর কার্যকারিতার একটি পণ্য হওয়া উচিত :n x iθθ\thetannnxixix_i L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(\theta) = L(x_1,x_2,...,x_n;\theta) = \prod_{i=1}^n p(x_i;\theta) লজিস্টিক রিগ্রেশন-এর উদাহরণস্বরূপ, আমরা …

21 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  frequentist 

বায়েশিয়ান বুটস্ট্র্যাপিং প্রক্রিয়াটি কী তা বুঝতে এবং আপনার স্বাভাবিক বুটস্ট্র্যাপিং থেকে কীভাবে আলাদা হবে তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে। এবং যদি কেউ কোনও স্বজ্ঞাত / ধারণাগত পর্যালোচনা এবং উভয়ের তুলনা করতে পারে তবে তা দুর্দান্ত be একটি উদাহরণ নেওয়া যাক। বলুন আমাদের কাছে একটি ডেটাসেট এক্স রয়েছে যা [1,2,5,7,3]। যদি …

21 bayesian  sampling  bootstrap 

প্রস্তাবনা এটি একটি দীর্ঘ পোস্ট। আপনি যদি এটি পুনরায় পড়ছেন, দয়া করে নোট করুন যে আমি প্রশ্নের অংশটি সংশোধন করেছি, যদিও ব্যাকগ্রাউন্ডের উপাদানগুলি একই রয়েছে। অতিরিক্ত হিসাবে, আমি বিশ্বাস করি যে আমি সমস্যার একটি সমাধান তৈরি করেছি। সমাধানটি পোস্টের নীচে উপস্থিত হয়। ক্লিফএবকে ধন্যবাদ জানাতে যে আমার মূল সমাধানটি (এই …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc 

আমি জানি যে প্রিয়ারদের যথাযথ হওয়া উচিত নয় এবং সম্ভাবনা ফাংশনটি 1 এর সাথেও সংহত হয় না। তবে উত্তরোত্তর কি সঠিক বিতরণ হওয়া দরকার? যদি তা হয় / না থাকে তবে তার কী কী প্রভাব পড়বে?

21 distributions  bayesian  posterior 

আমি কাগজপত্র একটি সেট পর্যালোচনা করেছেন, প্রতিটি রিপোর্ট একটি পরিমাপ পর্যবেক্ষিত গড় এবং এসডি পরিচিত আকারের তার নিজ নিজ নমুনা, । আমি যে নতুন স্টাডিয়াকে ডিজাইন করছি এবং একই অনুমানের মধ্যে কতটা অনিশ্চয়তা রয়েছে তাতে একই পরিমাপের সম্ভাব্য বন্টন সম্পর্কে আমি সর্বোত্তম সম্ভাবনাটি অনুমান করতে চাই। ) ধরে আমি খুশি …

21 bayesian  normal-distribution  meta-analysis