«bayesian» etiketlenmiş sorular

LASSO ve sırt gibi cezalandırılmış regresyon tahmin edicilerinin, belirli öncelikleri olan Bayesci tahmin edicilere karşılık geldiği söylenir. Sanırım (Bayes istatistikleri hakkında yeterince bilgim yok), sabit bir ayar parametresi için önceden karşılık gelen bir beton var. Şimdi bir frekansçı ayar parametresini çapraz doğrulamayla optimize edecektir. Bunu yapmanın bir Bayesian eşdeğeri var …

17 bayesian  lasso  ridge-regression 

Daha önce wikipedia'da Jeffreys hakkında okuyordum: Jeffreys Prior ve her örnekten sonra, varyans stabilize edici bir dönüşümün Jeffreys'i daha önce tek tip bir forma dönüştürdüğünü açıkladığını gördüm. Bir örnek olarak, Bernoulli durum için, bu durumları olasılığı olan kafaları olan bir madeni para için γ∈[0,1]γ∈[0,1]\gamma \in [0,1] , Bernoulli test modeli …

17 bayesian  prior  jeffreys-prior 

İki hafta önce burada verdiğim bir soruya "cevap" yazıyorum: Jeffreys neden daha önce yararlı? Bu gerçekten bir soruydu (ve ben de o zaman yorum gönderme hakkım yoktu), bu yüzden umarım bunu yapmak için sorun yok: Yukarıdaki bağlantıda, Jeffreys'in daha önce ilginç olan özelliğinin, modeli yeniden parametrelendirirken ortaya çıkan posterior dağılımın, …

17 bayesian  mathematical-statistics  fisher-information  jeffreys-prior  invariance 

Şu anda Olabilirlik Prensibini anlamaya çalışıyorum ve açıkçası hiç anlamıyorum. Bu yüzden, oldukça basit sorular olsa bile tüm sorumu bir liste olarak yazacağım. "Tüm bilgi" ifadesi bu ilke bağlamında tam olarak ne anlama geliyor? ( bir örnekteki tüm bilgilerde olduğu gibi olabilirlik fonksiyonunda bulunur.) İlke bir şekilde nin çok kanıtlanabilir …

17 bayesian  likelihood  likelihood-principle 

Düz bir öncekiyle, ML (sıklık - maksimum olasılık) ve MAP (Bayes - maksimum posteriori) tahmin edicileri çakışır. Bununla birlikte, daha genel olarak, bazı kayıp fonksiyonlarının iyileştiricileri olarak türetilen nokta tahmin edicilerden bahsediyorum. yani (Bayesian) x (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( L(X-\hat x(y)) \; …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

Küçük bir örneklem büyüklüğümüz varsa, önceki dağılım posterior dağılımı çok etkiler mi?

17 bayesian  sample-size  prior 

Robby McKilliam bu yazının yorumunda şöyle diyor : Sıkça görülenler açısından, önceki bilgiyi modele dahil edememeniz için hiçbir neden olmadığı belirtilmelidir. Bu anlamda, sık görüş daha basittir, sadece bir modeliniz ve bazı verileriniz vardır. Önceki bilgileri modelden ayırmaya gerek yoktur Ayrıca, burada , @jbowman, sıkıcıların maliyet / ceza işleviyle düzenlemeyi …

17 bayesian  prior  regularization  frequentist 

Konu modelleme (Gizli Dirichlet Tahsisi) kullanırken, konu sayısı kullanıcının belirtmesi gereken bir giriş parametresidir. Bana göre Dirichlet sürecinin karşı karşıya gelmesi gereken bir aday konu seti koleksiyonu da sağlamalıyız? Anlayışım doğru mu? Uygulamada, bu tür bir aday konu seti nasıl kurulur?

17 machine-learning  bayesian  clustering  text-mining  dirichlet-distribution 

İstatistiğe çeşitli yaklaşımlar hakkında kısa bir anket yazan var mı? İlk yaklaşıma göre sık ve Bayesci istatistikleriniz var. Ama yakından baktığınızda, olasılıkçı ve ampirik Bayes gibi başka yaklaşımlarınız da var. Ve sonra Bayes istatistikleri içinde öznel Bayes objektif Bayes gibi gruplar içinde alt bölümleriniz var. Bir anket makalesi iyi olur. …

17 bayesian  frequentist  philosophical 

Ben Rhiyerarşik dirichlet işlemi (HDP) (son ve popüler parametrik olmayan Bayesian yöntemlerinden biri) kullanarak veri kümeleme hakkında iyi bir öğretici arıyorum . Orada DPpackageiçinde (IMHO, mevcut tüm olanlardan en kapsamlı) Rparametrik olmayan Bayes analizi için. Ancak R Newspaket referans kılavuzunda veya paketinde verilen örnekleri HDP'yi kodlayacak kadar iyi anlayamıyorum . …

17 r  bayesian  clustering  nonparametric 

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitlidir çünkü soru konu dışıdır, ancak tarihsel önemi vardır. Şu anda yeni yanıtları veya etkileşimleri kabul etmiyor. Bu kitabı aldım: Her Şey Nasıl Ölçülür: İşletmedeki Maddi Olmayan Maddelerin Değerini Bulma ve İlk Veri Analizi: Büyük Sayılar, İstatistikler ve İyi Kararlar için Öğrenci Kılavuzu Başka …

17 machine-learning  bayesian  references 

Bir binom işlemi (Hit / Miss) ile çalışmak için beta dağıtımı için bilgilendirici olmayan öncelikler arıyorum. İlk başta tek bir PDF oluşturan veya Jeffrey'den önce kullanmayı düşündüm . Ama aslında posterior sonuçlar üzerinde minimum etkiye sahip olan öncelikleri arıyorum ve sonra önce uygunsuz bir şekilde kullanmayı düşündüm . Buradaki sorun, …

17 bayesian  prior  beta-distribution  uninformative-prior 

N veri noktasını gözlemledikten sonra önceki bir N ~ (a, b) ile bir posteriorun nasıl hesaplanacağı hakkında? Veri noktalarının örnek ortalamasını ve varyansını hesaplamamız ve posterioru öncekiyle birleştiren bir tür hesaplama yapmamız gerektiğini varsayıyorum, ancak kombinasyon formülünün neye benzediğinden emin değilim.

17 bayesian  normal-distribution  conjugate-prior 

Parametre tahmini yapmak için 3 yöntem biliyorum, ML, MAP ve Bayes yaklaşımı. MAP ve Bayes yaklaşımı için parametreler için öncelikler seçmeliyiz, değil mi? Diyelim ki MAP veya Bayes kullanarak tahmin yapmak için parametreler olan bu modelim var , kitapta bir konjugat seçmemiz gerektiğini okudum önce a,, ortak olasılığı , tamam …

17 bayesian  estimation  prior 

Bu sorudan biri CV'de , diğeri ekonomi alanında son iki etkileşimimden ilham aldım . , Bir cevap var yayınlanmıştır vardı tanınmış "Zarf Paradox" (seni sakıncası olarak "doğru cevap" ama durumun yapısı hakkında belirli varsayımlara akan cevap olarak). Bir süre sonra bir kullanıcı eleştirel bir yorum gönderdi ve ben de onun …

16 bayesian  mathematical-statistics  prior  theory  philosophical