প্রশ্ন ট্যাগ «parameterization»

বায়েশিয়ান ডেটা বিশ্লেষণে, পরামিতিগুলি এলোমেলো ভেরিয়েবল হিসাবে বিবেচনা করা হয়। এটি সম্ভাবনার বায়েশীয় বিষয়গত ধারণাগতকরণ থেকে উদ্ভূত। তবে বেইসিয়ানরা কি তাত্ত্বিকভাবে স্বীকার করেছেন যে 'রিয়েল ওয়ার্ল্ডে সত্যিকারের নির্দিষ্ট প্যারামিটারের মূল্য আছে?' দেখে মনে হচ্ছে সুস্পষ্ট উত্তরটি হ্যাঁ, কারণ প্যারামিটারটি অনুমান করার চেষ্টা করা প্রায় অযৌক্তিক হবে। এই উত্তরের জন্য একটি …

39 probability  bayesian  parameterization 

আমি কিছু বিতরণ পেয়েছি যার জন্য BUGS এবং R এর বিভিন্ন প্যারামিটারাইজেশন রয়েছে: সাধারণ, লগ-নরমাল এবং ওয়েবুল। এর প্রত্যেকটির জন্য, আমি সংগ্রহ করি যে আর ইউ দ্বারা ব্যবহৃত দ্বিতীয় প্যারামিটারটি বিইউজিএস (বা আমার ক্ষেত্রে জেজিএস) ব্যবহার করার আগে বিপরীত রূপান্তরকরণ (1 / পরামিতি) হওয়া দরকার। বর্তমানে বিদ্যমান এই রূপান্তরগুলির একটি …

31 r  distributions  bugs  jags  parameterization 

সুতরাং একটি সাধারণ বিতরণে, আমাদের দুটি পরামিতি রয়েছে: গড় এবং বৈকল্পিক । প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিং বইয়ে হঠাৎ ত্রুটি ফাংশনের নিয়মিতকরণের শর্তাবলীতে একটি হাইপারপ্যারামিটার ল্যাম্বদা উপস্থিত হয়।σ 2 λμμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda হাইপারপ্যারামিটার কি? কেন তাদের নামকরণ করা হয়েছে? এবং এগুলি সাধারণভাবে পরামিতিগুলির থেকে স্বজ্ঞাতভাবে কীভাবে আলাদা?

19 terminology  definition  parameterization  hyperparameter 

আমি যখন 10-গুণ ক্রস বৈধতা ব্যবহার করি তখন প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই যে প্রতিটি ভাঁজগুলির মডেল প্রশিক্ষণের সময় প্যারামিটারগুলি ঠিক করা উচিত বা না, অর্থাৎ (1) প্রতিটি ভাড়ার গড় যথার্থতার জন্য অনুকূলিত পরামিতিগুলির একটি সেট নির্বাচন করুন। অথবা (২) আমার প্রতিটি ভাঁজের জন্য …

14 cross-validation  optimization  parameterization 

আমার বোধগম্য প্রতিটি সিদ্ধান্ত গাছ তৈরির জন্য এলোমেলোভাবে বন ছাঁটাই এলোমেলোভাবে বুনে try সুতরাং যদি মিট্রি = এনসিএল / 3 তবে প্রতিটি ভেরিয়েবলগুলি গড়ে ১/৩ টি গাছ ব্যবহার করা হবে। এবং 2/3 টি গাছ তাদের ব্যবহার করবে না। তবে আমি যদি জানি যে একটি একক পরিবর্তনশীল সম্ভবত খুব গুরুত্বপূর্ণ, তবে …

12 r  random-forest  parameterization 

প্যারামিটার (সাফল্যের সম্ভাবনা) সহ একটি বার্নৌলির এলোমেলো পরিবর্তনশীল Consider বিবেচনা করুন । সম্ভাবনা ফাংশন এবং ফিশারের তথ্য (একটি ম্যাট্রিক্স):X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\}θθ\theta1×11×11 \times 1 L1(θ;X)I1(θ)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−X=detI1(θ)=1θ(1−θ)L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} \\ \mathcal{I}_1(\theta) &= \det \mathcal{I}_1(\theta) = \frac{1}{\theta(1-\theta)} \end{align} এখন দুটি পরামিতি সহ একটি "ওভার-প্যারামিটারাইজড" সংস্করণটি বিবেচনা করুন: সাফল্যের সম্ভাবনা θ1θ1\theta_1 এবং ব্যর্থতার …

10 bernoulli-distribution  parameterization  fisher-information  determinant 

সেক-হো কিম এবং অ্যালেন এস কোহেন রচিত "বেহরেন্স-ফিশার প্রবলেম: এ রিভিউ" শিক্ষামূলক ও আচরণগত পরিসংখ্যান জার্নাল , খণ্ড 23, 4 সংখ্যা, শীতকালীন, 1998, পৃষ্ঠা 356–377 আমি এই জিনিসটি দেখছি এবং এটি বলে: ফিশার (1935, 1939) পরিসংখ্যান [যেখানে হ'ল এক এক-নমুনা statistic ] যেখানে থিটাকে প্রথম কোয়াড্রেন্ট এবং [। । । …

9 distributions  parameterization  fiducial 

বিআইসি প্যারামিটারের সংখ্যার ভিত্তিতে শাস্তি দেয়। কিছু পরামিতি যদি বাইনারি সূচক ভেরিয়েবলের কিছু ধরণের হয়? এই পুরো পরামিতি হিসাবে গণনা? তবে আমি একত্রিত করতে পারিmmm বাইনারি প্যারামিটারগুলি একটি পৃথক পৃথক ভেরিয়েবলের মধ্যে মান গ্রহণ করে {0,1,...,2m−1}{0,1,...,2m−1}\{0,1,...,2^m-1\}। এই হিসাবে গণনা করা হয়mmm পরামিতি বা একটি পরামিতি?

9 bayesian  model-selection  bic  parameterization