প্রশ্ন ট্যাগ «gibbs»

গিবস নমুনা মার্কোভ চেইন মন্টি কার্লো সিমুলেশনটির একটি সহজ রূপ, যা বেইশিয়ান পরিসংখ্যানগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, প্রতিটি ভেরিয়েবল বা ভেরিয়েবলের গোষ্ঠীর জন্য সম্পূর্ণ শর্তাধীন বিতরণ থেকে নমুনা তৈরির ভিত্তিতে। নামটি গিবস এলোমেলো ক্ষেত্রগুলিতে গেম এবং গেম্যান দ্বারা চিত্রের মডেলিং (1984) ব্যবহার করার পদ্ধতিটি থেকে আসে।

1
আইজিং মডেলের জন্য গিবস নমুনা
হোমওয়ার্ক প্রশ্ন: 1-ডি ইসিং মডেলটি বিবেচনা করুন। যাক । হয় -1 বা +1 হয়এক্স আমিx=(x1,...xd)x=(x1,...xd)x = (x_1,...x_d)xixix_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} লক্ষ্য বন্টন থেকে প্রায় নমুনা তৈরি করতে একটি গিবস স্যাম্পলিং অ্যালগরিদম ডিজাইন করুন ।π( এক্স )π(এক্স)\pi(x) আমার প্রচেষ্টা: ভেক্টর পূরণ করার জন্য এলোমেলোভাবে মান (এক -1 বা 1 । তাই …

2
বুগস / জেএজেএস এর মতো প্রোগ্রামগুলি গীবস নমুনার জন্য শর্তাধীন বিতরণ কীভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারণ করে?
পুরো শর্তসাপেক্ষ মতো মনে হয় প্রায়শই অর্জন করা বেশ কঠিন, তবুও জেএজিএস এবং বিজিজি এর মতো প্রোগ্রামগুলি সেগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রাপ্ত হয়। কেউ কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে যে তারা কীভাবে কোনও স্বেচ্ছাসেবী মডেলের নির্দিষ্টকরণের জন্য পূর্ণ শর্ত তৈরি করে?

2
গিবস স্যাম্পলিং সম্পর্কিত বিভ্রান্তি
আমি এই নিবন্ধটি জুড়ে এসেছি যেখানে এটি বলে যে গিবস স্যাম্পলিংয়ে প্রতিটি নমুনা গ্রহণ করা হয়। আমি একটু বিভ্রান্ত। প্রতিটি নমুনা যদি এটি গ্রহণ করে তবে কীভাবে আসে তা স্থির বিতরণে রূপান্তরিত হয়। সাধারণ মহানগর অ্যালগরিদমে আমরা ন্যূনতম (1, পি (এক্স *) / পি (এক্স)) হিসাবে গ্রহণ করি যেখানে x …

2
ডেটার জন্য আরওসি বক্ররেখার গণনা করুন
সুতরাং, আমার 16 টি ট্রায়াল রয়েছে যার মধ্যে আমি হামিং দূরত্ব ব্যবহার করে কোনও ব্যক্তিকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য থেকে প্রমাণীকরণের চেষ্টা করছি। আমার প্রান্তিকতা 3.5 এ সেট করা হয়েছে। আমার ডেটা নীচে রয়েছে এবং কেবল 1 টি পরীক্ষা সত্য পজিটিভ: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

1
আমি কি প্রতিটি এমসিসিএম পুনরাবৃত্তিতে একটি বড় ডেটাসেট সাবমেল করতে পারি?
সমস্যা: আমি একটি বড় ডেটাসেটের চেয়ে কিছু উত্তরোত্তর অনুমান করতে একটি গিবস নমুনা করতে চাই। দুর্ভাগ্যক্রমে, আমার মডেল খুব সহজ নয় এবং এইভাবে নমুনাটি খুব ধীর। আমি পরিবর্তনশীল বা সমান্তরাল পদ্ধতির বিবেচনা করব, তবে এতদূর যাওয়ার আগে ... প্রশ্ন: আমি জানতে চাই যে আমি প্রতিটি গিবস পুনরাবৃত্তিতে আমার ডেটাসেট থেকে …
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.