প্রশ্ন ট্যাগ «nonparametric-bayes»

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 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 

জিপিএমএল ব্যবহার করে বহুমাত্রিক আউটপুটে (সম্ভবত পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত) গাউসীয় প্রক্রিয়া রিগ্রেশন করার কোনও উপায় আছে কি ? ইন ডেমো স্ক্রিপ্ট আমি তো 1D উদাহরণ খুঁজে পাইনি। সিভিতে একটি অনুরূপ প্রশ্ন যা বহুমাত্রিক ইনপুটটির ক্ষেত্রে কাজ করে। আমি কিছু খুঁজে পেতে পারি কিনা তা দেখতে তাদের বইটি দিয়ে গিয়েছিলাম। ইন 9th …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

আমি জেনারালাইজড উইশার্ট প্রসেসিস (জিডাব্লুপি) এই কাগজটির মাধ্যমে পড়ছি । কাগজটি স্কোয়ার্ড এক্সপেনসিয়াল কোভারিয়েন্স ফাংশন, অর্থাত্ using ব্যবহার করে বিভিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের ( গাউসিয়ান প্রক্রিয়া অনুসরণের ) মধ্যে সমবায়নের গণনা করে । এটি তখন বলে যে এই সমবায় ম্যাট্রিক্স GWP অনুসরণ করে।কে( এক্স , এক্স)') = Exp( - | ( …

11 machine-learning  normal-distribution  covariance  wishart  nonparametric-bayes 

সমস্যা সমাধান খেলনা সংক্রান্ত প্রথম সমস্যার মধ্যে আমি পাইএমসি প্রয়োগ করতে চেয়েছিলাম তা হ'ল ননপ্যারমেট্রিক ক্লাস্টারিং: কিছু তথ্য দেওয়া হলে এটিকে গাওসিয়ান মিশ্রণ হিসাবে মডেল করুন এবং গুচ্ছের সংখ্যা এবং প্রতিটি ক্লাস্টারের গড় এবং সমবায়তা শিখুন। এই পদ্ধতিটি সম্পর্কে আমি যা জানি তার বেশিরভাগই মাইকেল জর্ডান এবং ইয়ে হোয়ে তেহ, …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

ডিরিচলেট পোসেস এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়া প্রায়শই "বিতরণ ওভার বিতরণ" বা "বিতরণ ওভার বিতরণ" হিসাবে পরিচিত। সেক্ষেত্রে, আমি কি জিপি এর অধীনে কোনও ফাংশনের ঘনত্ব সম্পর্কে অর্থপূর্ণভাবে কথা বলতে পারি? অর্থাত, গাউসিয়া প্রক্রিয়া বা ডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির কোনও সম্ভাবনা ঘনত্বের কিছু ধারণা আছে? যদি এটি না হয়, তবে কোনও কাজটির পূর্ব সম্ভাবনার …

10 machine-learning  probability  bayesian  nonparametric  nonparametric-bayes 

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 

আমি এই বিষয়টিকে ঘিরে আমার মাথাটি গুটিয়ে রাখতে চাই তবে সাদা কাগজপত্র এবং টিউটোরিয়ালগুলি থেকে শিক্ষা নেওয়া শক্ত কারণ কারণ অনেকগুলি ফাঁক রয়েছে যা সাধারণত পাঠ্যপুস্তকগুলিতে ভরা থাকে। যদি এটি গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে আমার পিএইচডি করার মতো তুলনামূলকভাবে শক্তিশালী গাণিতিক পটভূমি রয়েছে ফলিত গণিতে (সিএফডি আরও সুনির্দিষ্ট হতে হবে)

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes 

এর বেশিরভাগ অংশ ব্যাকগ্রাউন্ড, যদি আপনি ইতিমধ্যে ডিরিচলেট প্রক্রিয়া মিশ্রণ সম্পর্কে যথেষ্ট জানেন তবে শেষ পর্যন্ত যান । ধরুন আমি অর্থাত Dirichlet প্রসেস মিশ্রণ, থেকে আসছে দিন হিসাবে কিছু ডেটা মডেলিং করছি এবং এর শর্তাধীন অনুমানF∼D(αH)F∼D(αH)F \sim \mathcal D(\alpha H)FFFYi∼iid∫f(y|θ)F(dθ).Yi∼iid∫f(y|θ)F(dθ).Y_i \stackrel {iid}{\sim} \int f(y | \theta) F(d\theta). এখানে এবং পূর্বের …

9 bayesian  nonparametric-bayes