প্রশ্ন ট্যাগ «graphical-model»

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 

আমি [ফ্রি] সফটওয়্যারটি অনুসন্ধান করছি যা দুর্দান্ত দেখানো গ্রাফিকাল মডেল তৈরি করতে পারে, যেমন কোন পরামর্শ প্রশংসা হবে।

50 graphical-model  software 

আর (2005, পৃষ্ঠা 59) দিয়ে ফারাওয়ের লিনিয়ার মডেলগুলির নিম্নলিখিত চিত্রটি বিবেচনা করুন। প্রথম প্লটটি মনে হয় যে অবশিষ্টাংশ এবং লাগানো মানগুলি অসংলগ্ন, কারণ তারা সাধারণত বিতরণ করা ত্রুটিযুক্ত হোমোসিস্টেস্টিক লিনিয়ার মডেলে থাকতে হবে। সুতরাং, দ্বিতীয় এবং তৃতীয় প্লটগুলি, যা অবশিষ্টাংশ এবং লাগানো মানগুলির মধ্যে নির্ভরতা নির্দেশ করে বলে মনে হয়, …

34 regression  residuals  assumptions  graphical-model 

এগুলি সমস্তগুলি নোডগুলি দ্বারা এবং সম্ভবত (সম্ভবত নির্দেশিত) প্রান্তের মাধ্যমে (ইন) নির্ভরতার সাথে র্যান্ডম ভেরিয়েবলের প্রতিনিধিত্ব করে। আমি একজন বায়সিয়ানের দৃষ্টিভঙ্গিতে আগ্রহী।

34 causality  neural-networks  multilevel-analysis  graphical-model 

গ্রাফিকাল মডেলগুলির ভূমিকা তাদের বর্ণনা করে ... "গ্রাফ তত্ত্ব এবং সম্ভাবনা তত্ত্বের মধ্যে একটি বিবাহ"। আমি সম্ভাবনা তত্ত্বের অংশটি পেয়েছি তবে গ্রাফ তত্ত্বটি ঠিক কোথায় ফিট করে তা বুঝতে আমার সমস্যা হয়েছে graph গ্রাফ থিওরির অন্তর্দৃষ্টিগুলি অনিশ্চয়তার মধ্যে সম্ভাব্যতা বন্টন এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ সম্পর্কে আমাদের উপলব্ধি আরও গভীর করতে সহায়তা …

29 graphical-model  graph-theory  distributions 

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 

তাদের পাঠ্যপুস্তকে গ্রাফিকাল মডেলস, এক্সফোনেনশিয়াল ফ্যামিলি এবং ভেরিয়েশনাল ইনফারেন্স , এম জর্ডান এবং এম ওয়েনউইট এক্সফেনশনাল পরিবার এবং মার্কভ র্যান্ডম ফিল্ডস (অপরিবর্তিত গ্রাফিকাল মডেল) এর মধ্যে সংযোগ নিয়ে আলোচনা করেছেন । আমি নিম্নলিখিত প্রশ্নের সাথে তাদের মধ্যে সম্পর্ক আরও ভালভাবে বোঝার চেষ্টা করছি: সমস্ত এমআরএফগুলি কী তাত্পর্যপূর্ণ পরিবারের সদস্য? ক্ষতিকারক …

21 mathematical-statistics  graphical-model 

আমি যদি একটি এমআরএফ এর পর্যবেক্ষণ নোডের মানগুলি স্থির করি তবে এটি কি সিআরএফ হয়ে যায়?

19 probability  graphical-model  graph-theory  conditional-random-field  markov-random-field 

আমি কার্যকারণ বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলিতে ডি-বিচ্ছেদ যুক্তিটি বোঝার চেষ্টা করছি। অ্যালগরিদম কীভাবে কাজ করে তা আমি জানি তবে অ্যালগরিদমে বর্ণিত "তথ্যের প্রবাহ" কেন কাজ করে তা আমি ঠিক বুঝতে পারি না । উপরের গ্রাফের উদাহরণস্বরূপ, ভাবুন যে আমাদের কেবল এক্স দেওয়া আছে এবং অন্য কোনও ভেরিয়েবল পরিলক্ষিত হয়নি। তারপরে ডি-বিচ্ছেদের নিয়ম …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

আমি কেবল স্ট্যান এবং ব্যবহার করতে শিখতে শুরু করেছি rstan। জেজিএস / বিজিজি কীভাবে কাজ করেছে সে সম্পর্কে আমি সবসময় বিভ্রান্ত না হয়ে আমি ভেবেছিলাম মডেলটির প্রতিটি প্যারামিটারটি আঁকানোর জন্য আপনাকে সর্বদা কোনও প্রকারের পূর্ব বিতরণটি সংজ্ঞায়িত করতে হবে। এটি স্ট্যান্ডে এটির ডকুমেন্টেশনের উপর ভিত্তি করে আপনাকে এটি করতে হবে …

15 mcmc  prior  jags  graphical-model  stan 

আমি আরয়ে বায়েশিয়ান সম্ভাব্যতা তত্ত্বটি শিখার জন্য উল্লেখগুলি দেখেছি এবং আমি ভাবছিলাম যে এরকম আরও কিছু আছে কিনা, সম্ভবত বিশেষত পাইথনে? বায়সিয়ান সম্ভাব্যতা তত্ত্ব, অনুমান, সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমান, গ্রাফিকাল মডেল এবং বাছাইয়ের দিকে মনোনিবেশ করেছেন?

13 machine-learning  bayesian  python  graphical-model 

আমি আত্ম-অধ্যয়নের জন্য একটি বই সম্ভাব্য গ্রাফিকাল মডেলগুলি অধ্যয়ন করছি। কোনও নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফের (ডিএজি) প্রান্তগুলি কার্যকারণ সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করে? আমি যদি কোনও বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক নির্মাণ করতে চাই তবে আমি এতে তীরের দিকটি সম্পর্কে নিশ্চিত নই? সমস্ত ডেটা আমাকে জানিয়ে দেবে যে সম্পর্কগুলি পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে, তাদের মধ্যে আন্তঃসংযোগ নয়। …

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গ্রাফিকাল মডেলের মধ্যে গাণিতিক সংযোগ তৈরির জন্য সংগ্রাম করছি। গ্রাফিক্যাল মডেলগুলিতে ধারণাটি সহজ: সম্ভাব্যতাগুলি সাধারণত গ্রহীতা পরিবারের হয়ে গ্রাফের চক্র অনুসারে সম্ভাব্যতা বন্টনকে কারণ হিসাবে চিহ্নিত করে। নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য কি সমতুল্য যুক্তি আছে? সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিনে কোনও ইউনিট (ভেরিয়েবল) বা একটি সিএনএন তাদের শক্তির কার্যকারিতা …

12 neural-networks  markov-process  graphical-model  deep-learning  deep-belief-networks 

উইকিপিডিয়া থেকে ডায়নামিক বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক (ডিবিএন) একটি বেইশিয়ান নেটওয়ার্ক যা সংলগ্ন সময়ের পদক্ষেপগুলিতে একে অপরের সাথে ভেরিয়েবল সম্পর্কিত। এটি প্রায়শই একটি টু-টাইমসলাইস বিএন বলা হয় কারণ এটি বলছে যে টি সময়ে যে কোনও সময়ে, ভেরিয়েবলের মান অভ্যন্তরীণ রেজিস্ট্রার এবং তাত্ক্ষণিক পূর্বের মান (সময় টি -১) থেকে গণনা করা যায় । …

11 hidden-markov-model  graphical-model 

আমি আসলে একটি পদার্থবিদ্যার ক্লাসে বল্টজম্যান মেশিনগুলির সাথে কিছু প্রোগ্রামিং করেছি, আমি তাদের তাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্যের সাথে পরিচিত নই। বিপরীতে, আমি গ্রাফিকাল মডেলগুলির তত্ত্ব সম্পর্কে একটি পরিমিত পরিমাণ জানি (লরিজেনের গ্রাফিকাল মডেলগুলির বইয়ের প্রথম কয়েকটি অধ্যায় সম্পর্কে )। প্রশ্ন: গ্রাফিকাল মডেল এবং বোল্টজম্যান মেশিনের মধ্যে কি কোনও অর্থপূর্ণ সম্পর্ক রয়েছে? বোল্টজম্যান …

10 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  graphical-model  rbm