পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য mcmc

3

কেন হ্যামিলটোনীয় গতিবিদ্যা এমসিএমসিতে কিছু ক্ষেত্রে র্যান্ডম ওয়াক প্রস্তাবের চেয়ে ভাল?

হ্যামিলটোনীয় গতিশীলতা কিছু ক্ষেত্রে মেট্রোপলিস অ্যালগরিদমের এলোমেলো হাঁটার চেয়ে সর্বদা পারফর্ম করে। কেউ কি খুব বেশি গণিত ছাড়াই সাধারণ শব্দ দিয়ে কারণ ব্যাখ্যা করতে পারেন?

10 mcmc

2

অ-নেতিবাচক পূর্ণসংখ্যার উপর পৃথক বিতরণ থেকে নমুনা কিভাবে?

আমি নিম্নলিখিত বিচ্ছিন্ন বিতরণ আছে, যেখানে α,βα,β\alpha,\beta পরিচিত ধ্রুবক: পি (x;α,β)=বিটা ( α+1,β+ +x)বিটা(α,β)জন্য এক্স = 0 , 1 , 2,…p(x;α,β)=বিটা(α+ +1,β+ +এক্স)বিটা(α,β)জন্য এক্স=0,1,2,... p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)} \;\;\;\;\text{for } x = 0,1,2,\dots এই বিতরণ থেকে দক্ষতার সাথে নমুনার জন্য কিছু পন্থা কী কী?

10 sampling mcmc computational-statistics importance-sampling rejection-sampling

2

মারকভ চেইন ভিত্তিক স্যাম্পলিং মন্টি কার্লো নমুনার জন্য "সেরা"? বিকল্প স্কিম আছে কি?

মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো মার্কভ চেইনের উপর ভিত্তি করে একটি পদ্ধতি যা আমাদেরকে এমন একটি মানক বিতরণ থেকে নমুনা (মন্টে কার্লো সেটিংয়ে) পেতে দেয় যা থেকে আমরা সরাসরি নমুনা আঁকতে পারি না। আমার প্রশ্ন মন্টি কার্লো স্যাম্পলিংয়ের জন্য কেন মার্কভ চেইনটি "অত্যাধুনিক"। বিকল্প প্রশ্ন হতে পারে, মার্কোভ চেইনের মতো অন্য …

10 sampling mcmc monte-carlo markov-chain stochastic-approximation

3

পূর্ব বিতরণের জন্য তথ্য ব্যতীত উইনব্যাগস এবং অন্যান্য এমসিমিসি

প্যারামিটারগুলি বিতরণের কোনও ধারণা না থাকলে কী হয়? আমাদের কোন পদ্ধতির ব্যবহার করা উচিত? বেশিরভাগ সময় আমরা লক্ষ্য করি যে কোনও নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলের কোনও নির্দিষ্ট প্রজাতির উপস্থিতি / অনুপস্থিতির উপর যদি প্রভাব থাকে এবং চলকটি পরিবর্তনশীল গুরুত্ব অনুসারে গ্রহণযোগ্য হয় বা না হয় তবে তার প্রভাব কম থাকে। এর অর্থ …

10 r bayesian mcmc bugs winbugs

1

আর লিনিয়ার রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল "লুকানো" মান

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

10 r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction

4

একটি 10 ডি এমসিসিএম চেইন দেওয়া, আমি আর এর মধ্যে এর উত্তর মোড (গুলি) কীভাবে নির্ধারণ করতে পারি?

প্রশ্ন: একটি 10 টি মাত্রিক এমসিএমসি চেইনের সাথে, আমি বলি যে আমি আপনাকে অঙ্কনের একটি ম্যাট্রিক্স দেওয়ার জন্য প্রস্তুত: 10,000 পরামিতি (কলাম) দ্বারা 100,000 পুনরাবৃত্তি (সারি), আমি উত্তরের দিকগুলি কীভাবে চিহ্নিত করতে পারি? আমি বিশেষত একাধিক মোড নিয়ে উদ্বিগ্ন। পটভূমি:আমি নিজেকে একটি গণনামূলকভাবে বুদ্ধিমান পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে বিবেচনা করি, কিন্তু যখন …

10 r bayesian mcmc k-nearest-neighbour mode

1

হ্যামিলটোনীয় মন্টি কার্লো: মহানগর-হেস্টিংয়ের প্রস্তাবটি কীভাবে বোধ করবেন?

আমি হ্যামিলটোনীয় মন্টে কার্লো (এইচএমসি) এর অভ্যন্তরীণ কাজটি বোঝার চেষ্টা করছি, তবে আমরা যখন কোনও মহানগর-হেস্টিং প্রস্তাবের সাথে সংক্ষিপ্ত সময়-সংহতকরণ প্রতিস্থাপন করি তখন সেই অংশটি পুরোপুরি বুঝতে পারি না। মাইকেল বেতানকোর্টের হ্যামিলটোনীয় মন্টি কার্লো- র দুর্দান্ত ধারণার প্রবন্ধটি আমি পড়ছি , সুতরাং আমি সেখানে ব্যবহৃত একই স্বরলিপিটি অনুসরণ করব। পটভূমি …

9 mcmc monte-carlo hmc

1

এমসিএমসি / ইএম সীমাবদ্ধতা? এমসির উপর এমএমএমসি?

আমি বর্তমানে আরএর থেকে জেএজিএস ব্যবহার করে বায়বীয় মডেলগুলির হাইয়ারার্কিকাল মডেলগুলি এবং পাইথন ( "হ্যাকারদের জন্য বয়েসিয়ান পদ্ধতি" ) ব্যবহার করে পিমক শিখছি । আমি এই পোস্টটি থেকে কিছুটা স্বজ্ঞাততা পেতে পারি : "আপনি সংখ্যার একটি গাদা দিয়ে শেষ করবেন যা দেখে মনে হচ্ছে" যেন "আপনি যে জটিল বিতরণ সম্পর্কে …

9 bayesian mcmc expectation-maximization

2

সম্ভাব্য প্রোগ্রামিং (পিএমসি) সহ স্যুইচপয়েন্ট সনাক্তকরণ

আমি বর্তমানে প্র্যাকিবিলিস্টিক প্রোগ্রামিং এবং হ্যাকারদের "বই" এর জন্য বয়েসিয়ান পদ্ধতিগুলি পড়ছি । আমি কয়েকটি অধ্যায় পড়েছি এবং আমি প্রথম অধ্যায়টি নিয়ে ভাবছিলাম যেখানে পাইমকের সাথে প্রথম উদাহরণটিতে পাঠ্য বার্তাগুলিতে একটি জাদুকরী সনাক্তকরণ রয়েছে। এই উদাহরণে র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলটি যখন স্যুইচপয়েন্টটি ঘটছে তা নির্দেশিত করার সাথে নির্দেশিত হয়ττ\tau। এমসিএমসি পদক্ষেপের পরের …

9 probability mcmc pymc change-point

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 …

9 mcmc gibbs metropolis-hastings

4

(ইন্টারঅ্যাক্টিং) মাল্টিমোডাল পোস্টেরিয়রের জন্য এমসিএমসি

আমি এমসিএমসি ব্যবহার করে একে অপরের থেকে বিশেষত অনেকগুলি মোডযুক্ত একটি পোস্টারিয়র থেকে নমুনা দেওয়ার চেষ্টা করছি। এটি প্রদর্শিত হয় যে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, এই মোডগুলির মধ্যে একটিতে আমি অনুসন্ধান করছি 95% এইচপিডি রয়েছে। আমি টেম্পারড সিমুলেটিংয়ের উপর ভিত্তি করে সমাধানগুলি প্রয়োগ করার চেষ্টা করেছি তবে এটি সন্তোষজনক ফলাফল সরবরাহ করে …

9 sampling mcmc inference convergence

1

বিদ্যমান মাল্টি-ইনপুট সর্বাধিক এনট্রপি শ্রেণিবদ্ধ থেকে সর্বোচ্চ এনট্রপি মার্কভ মডেল তৈরি করা ov

আমি সর্বাধিক এনট্রপি মার্কভ মডেল (এমইএমএম) এর ধারণার দ্বারা আগ্রহী এবং আমি এটিকে স্পিচ পার্টের (পিওএস) ট্যাগারের জন্য ব্যবহার করার কথা ভাবছি। এই মুহুর্তে, আমি প্রতিটি স্বতন্ত্র শব্দের ট্যাগ করতে একটি প্রচলিত সর্বাধিক এনট্রপি (এমই) শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করছি। এটি পূর্ববর্তী দুটি ট্যাগ সহ বেশ কয়েকটি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে। এমইএমএমগুলি মার্কোভ …

9 machine-learning mcmc maximum-entropy memm

3

অভিন্ন প্রার্থী বিতরণ সহ মহানগরী-হেস্টিংসের স্বীকৃতি হার

অভিন্ন প্রার্থী বিতরণ সহ মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদম চালানোর সময়, গ্রহণযোগ্যতার হার প্রায় 20% হওয়ার যৌক্তিকতা কী? আমার চিন্তাভাবনাটি হ'ল: একবার সত্য (বা সত্যের কাছাকাছি) প্যারামিটার মানগুলি সন্ধান করা গেলে, একই অভিন্ন ব্যবধানে প্রার্থী প্যারামিটার মানগুলির কোনও নতুন সেট সম্ভাবনা ফাংশনের মান বাড়িয়ে তুলবে না। অতএব, আমি যত বেশি পুনরাবৃত্তি চালাব, আমার …

9 bayesian estimation sampling mcmc

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 …

8 sampling bootstrap mcmc large-data gibbs

প্রশ্ন ট্যাগ «mcmc»