প্রশ্ন ট্যাগ «dirichlet-distribution»

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

এলডিএ বিষয়ের মডেল অ্যালগরিদমে আমি এই অনুমানটি দেখেছি। তবে কেন জানি ডিরিচলেট বিতরণ বেছে নিল? আমি জানি না যে আমরা মাল্টিনোমিয়ালের উপর একটি জুটি হিসাবে ইউনিফর্ম বিতরণ ব্যবহার করতে পারি কিনা?

36 bayesian  dirichlet-distribution  conjugate-prior 

আমি বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলিতে মোটামুটি নতুন এবং আমি একটি সংশোধন পরিসংখ্যান পরিমাপ জুড়ে এসেছি, স্পারসিসি , এটি এর অ্যালগরিদমের ব্যাকেন্ডে ডিরিচলেট প্রক্রিয়া ব্যবহার করে। কী ঘটছে তা বুঝতে আমি আলগরিদম ধাপে ধাপে ধাপে যাওয়ার চেষ্টা করছি তবে আমি নিশ্চিত নই যে alphaডেরিচলেট বিতরণে alphaভেক্টর প্যারামিটারটি কী করে এবং এটি কীভাবে ভেক্টর …

26 distributions  bayesian  dirichlet-distribution 

ধরা যাক আমাদের ডাইমেনশনাল ভেক্টর প্যারামিটার দিয়ে একটি ডিরিচলেট বিতরণ রয়েছে । এই বিতরণ থেকে আমি কীভাবে একটি নমুনা (একটি মাত্রিক ভেক্টর) আঁকতে পারি ? আমার একটি (সম্ভবত) সহজ ব্যাখ্যা দরকার।KKKα⃗ =[α1,α2,...,αK]α→=[α1,α2,...,αK]\vec\alpha = [\alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_K]KKK

25 sampling  dirichlet-distribution 

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 

1 দৈর্ঘ্যের একটি কাঠি এলোমেলোভাবে k+1k+1k+1 টুকরো টুকরো টুকরো হয়ে যাওয়া হোক দীর্ঘতম খণ্ডের দৈর্ঘ্যের বিতরণ কী? আরো আনুষ্ঠানিকভাবে যাক (U1,…Uk)(U1,…Uk)(U_1, \ldots U_k) হতে IID U(0,1)U(0,1)U(0,1) , এবং দিন (U(1),…,U(k))(U(1),…,U(k))(U_{(1)}, \ldots, U_{(k)}) সংশ্লিষ্ট অর্ডার পরিসংখ্যান, হতে অর্থাত তাই আমরা এই ধরনের নমুনা অর্ডার একটি উপায় যে U(1)≤U(2)≤,…,≤U(k)U(1)≤U(2)≤,…,≤U(k)U_{(1)} \leq U_{(2)} \leq, …

21 distributions  uniform  order-statistics  dirichlet-distribution  maximum 

যাক হতে পারস্পরিক স্বাধীন র্যান্ডম ভেরিয়েবল, প্রতিটি পরামিতি সঙ্গে একটি গামা বন্টন থাকার শো ots , jointX1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1}αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1Yi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kYi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kY_i=\frac{X_i}{X_1+\cdots+X_{k+1}},i=1,\dots,kDirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)Dirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)\text{Dirichlet}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k;\alpha_{k+1}) যুগ্ম পিডিএফ .Then যৌথ এটি (Y_1, \ বিন্দু, Y_ {k + 1}) এর পিডিএফ আমি জ্যাকোবিয়ান অর্থাৎ জে (\ frac rac x_1, ots বিন্দু, x_ {কে + 1}} {y_1, ots বিন্দু, y_ {কে …

18 self-study  multivariate-analysis  gamma-distribution  dirichlet-distribution 

টপিক মডেলিং (ল্যাটেন্ট ডিরিচলেট অ্যালোকেশন) ব্যবহার করার সময়, বিষয়গুলির সংখ্যাটি একটি ইনপুট প্যারামিটার যা ব্যবহারকারীর নির্দিষ্ট করতে হবে। আমার কাছে মনে হচ্ছে যে আমাদের প্রার্থী বিষয়ের একটি সংকলনও সরবরাহ করা উচিত যে ডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির বিরুদ্ধে নমুনা দেওয়া উচিত? আমার বোধগম্যতা কি সঠিক? অনুশীলনে, এই ধরনের প্রার্থী বিষয় সেট কীভাবে সেটআপ …

17 machine-learning  bayesian  clustering  text-mining  dirichlet-distribution 

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 

একই স্কেল প্যারামিটারের সাথে গামা ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে ডিরিচলেট বিতরণের সাথে একটি এলোমেলো ভেরিয়েবল উত্পাদন করা সহজ। এমন: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) তারপর: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) সমস্যা স্কেল পরামিতি সমান না হলে কি হয়? Xi∼Gamma(αi,βi)Xi∼Gamma(αi,βi) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta_i) তাহলে এই পরিবর্তনশীলটি কী …

14 expected-value  dirichlet-distribution  gamma-distribution  integral 

উপর উইকিপিডিয়ার নিবন্ধ Laplace মসৃণকরণ (অথবা যুত মসৃণকরণ) এর, এটা বলা হয় যে একটি দেখুন Bayesian বিন্দু থেকে, এটি পূর্ববর্তী হিসাবে প্যারামিটার সহ একটি প্রতিসাম্য ডিরিচলেট বিতরণ ব্যবহার করে উত্তরোত্তর বিতরণের প্রত্যাশিত মানের সাথে মিলে যায় ।αα\alpha আমি সত্যিই সত্য যে সম্পর্কে বিস্মিত। এই দু'টি জিনিস কীভাবে সমান? ধন্যবাদ!

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing 

ডিরিচলেট পোস্টেরিয়র বিতরণ সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন আছে। একটি MULTINOMIAL সম্ভাবনা ফাংশন জানা যে অবর দেওয়া , যেখানে এন আমি আমরা দেখা করেছি যতবার হয় আমি টি জ পর্যবেক্ষণ।Dir(αi+Ni)Dir(αi+Ni)Dir({\alpha_i + N_i})NiNiN_iithithi^{th} যদি আমরা হ্রাস শুরু করি তাহলে কি হবে একটি প্রদত্ত নির্দিষ্ট ডেটার জন্য গুলি ডি ? এটা যে কিছু …

11 dirichlet-distribution 

আমি সমস্যাটি যতটা সম্ভব সাধারণভাবে বর্ণনা করার চেষ্টা করব। আমি একটি পরামিতি সম্ভাবনা ভেক্টর থিটা সহ শ্রেণীবদ্ধ বিতরণ হিসাবে পর্যবেক্ষণগুলি মডেলিং করছি । তারপরে, আমি ধরে নিয়েছি প্যারামিটার ভেক্টর থিটা পরামিতিগুলির সাথে একটি ডিরিচলেট পূর্ব বিতরণ অনুসরণ করে ।α1, α2, … , Αটα1,α2,…,αk\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_k পরামিতিগুলির বিতরণ চাপিয়ে দেওয়া কি সম্ভব ? …

10 categorical-data  multinomial  dirichlet-distribution  hierarchical-bayesian  dirichlet-process 

ডিপমাইন্ডের আলফাগো জিরো এবং আলফাজিরো কাগজগুলিতে, তারা মন্টি কার্লো ট্রি অনুসন্ধানের মূল নোড (বোর্ড স্টেট) থেকে ক্রিয়াকলাপের পূর্ব সম্ভাব্যতার সাথে ডিরিচলেট শব্দের যোগ করার বর্ণনা দিয়েছেন : মূল নোড , বিশেষত , যেখানে ডিরিচলেট শব্দটি যুক্ত করে অতিরিক্ত অন্বেষণ করা যায় এবং ; এই গোলমালটি নিশ্চিত করে যে সমস্ত পদক্ষেপের …

10 machine-learning  neural-networks  dirichlet-distribution 

আমি বর্তমানে ডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির এলোমেলো প্রভাবগুলির মডেলটির একটি কাগজ দেখছি এবং মডেলটির স্পেসিফিকেশন নীচে রয়েছে: যেখানে স্কেল প্যারামিটার এবং হল বেস পরিমাপ। পরে কাগজে, এটি পরামর্শ দেয় যে আমরা বেস পরিমাপ যেমন উপর একটি ফাংশন সংহত করেছিডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির বেস পরিমাপটি কি সিডিএফ বা এটি পিডিএফ? বেস পরিমাপটি গাউসিয়ান হলে কী …

9 bayesian  dirichlet-distribution  dirichlet-process  nonparametric-bayes  measure-theory