«bayesian» etiketlenmiş sorular

Bu nedenle, rastgele aramanın ızgara aramasından daha iyi çalıştığını biliyoruz, ancak daha yeni bir yaklaşım Bayes optimizasyonudur (gauss süreçlerini kullanarak). İkisi arasında bir karşılaştırma yaptım ve hiçbir şey bulamadım. Stanford'un cs231n'inde sadece rastgele aramadan bahsettiklerini biliyorum, ancak işleri basit tutmak istediler. Sorum şu: hangi yaklaşım genellikle daha iyi ve eğer …

14 bayesian  hyperparameter 

Bayes ekonometrisi üzerine teorik olarak titiz bir ders kitabı arıyorum. Her cevap için bir çalışma önermek istiyorum, böylece öneriler ayrı ayrı yukarı veya aşağı oylanabilir.

14 bayesian  econometrics  references 

Aşağıdaki kurulumu düşünün: 2 jetonunuz, adil olacağı garanti edilen A jetonunuz ve adil ya da adil olmayan B jetonunuz var. Sizden 100 jeton çevirme yapmanız isteniyor ve hedefiniz kafa sayısını maksimuma çıkarmak . B parası hakkında önceden bilgileriniz 3 kez çevrilmiş ve 1 kafa verilmiş olmasıdır. Karar kuralınız sadece 2 …

14 bayesian  decision-theory 

Bayesian Kement açıklayan birkaç matematik ağır kağıt vardır, ama ben test etmek istiyorum, ben kullanabileceğiniz doğru JAGS kodunu istiyorum. Birisi düzenli lojistik regresyonu uygulayan örnek BUGS / JAGS kodu gönderebilir mi? Herhangi bir şema (L1, L2, Elastik ağ) harika olurdu, ancak Kement tercih edilir. Ayrıca ilginç alternatif uygulama stratejileri olup …

14 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

REML'nin Bayes yorumu mevcut mudur? Sezgime göre REML, ampirik Bayes tahmin prosedürlerine güçlü bir benzerlik taşıyor ve merak ediyorum ki bir tür asimptotik eşdeğerlik (bazı uygun öncelik sınıfları altında) gösterilip gösterilmediğini merak ediyorum. Hem ampirik Bayes hem de REML , örneğin rahatsızlık parametreleri karşısında gerçekleştirilen 'uzlaşılmış' tahmin yaklaşımları gibi görünmektedir …

14 bayesian  asymptotics  reml 

Aşağıdaki posterior dağılımın% 95 güvenilir aralığını hesaplamaya çalışıyorum. R için işlevi bulamadım ama aşağıdaki yaklaşım doğru mu? x <- seq(0.4,12,0.4) px <- c(0,0, 0, 0, 0, 0, 0.0002, 0.0037, 0.018, 0.06, 0.22 ,0.43, 0.64,0.7579, 0.7870, 0.72, 0.555, 0.37, 0.24, 0.11, 0.07, 0.02, 0.009, 0.005, 0.0001, 0,0.0002, 0, 0, 0) plot(x,px, …

14 bayesian  descriptive-statistics  credible-interval 

Soru: Değişken seçimi için öncekini diğerine göre kullanmanın avantajları / dezavantajları nelerdir? I olasılığını olduğunu varsayalım: ı yerleştirmek için her iki önsel biri: veya: w i ∼ π δ 0 + ( 1 - π ) N ( 0 , 100 )y∼ N( Xw , σ2ben)y∼N(Xw,σ2I)y\sim\mathcal{N}(Xw,\sigma^2I)w i ∼ exp ( …

14 bayesian  feature-selection 

Benim (çok temel) anlayışım için, Naive Bayes olasılıkları eğitim verilerindeki her özelliğin sınıf frekanslarına göre tahmin ediyor. Fakat sürekli değişkenlerin sıklığını nasıl hesaplar? Tahmin yaparken, eğitim setinde herhangi bir gözlemin aynı değerlerine sahip olmayabilecek yeni bir gözlem nasıl sınıflandırılır? Bir tür mesafe ölçüsü kullanıyor mu veya 1NN'yi mi buluyor?

14 machine-learning  classification  bayesian  naive-bayes 

MLE = Maksimum Olabilirlik Tahmini MAP = Maksimum posteriori MLE sezgisel / naiftir, çünkü sadece parametre verilen gözlem olasılığı (yani olabilirlik fonksiyonu) ile başlar ve parametrenin gözlemle en iyi anlaşmaları bulmaya çalışır . Ancak, ön bilgi dikkate alınmaz. HARİTA, Bayes kuralı aracılığıyla ön bilgileri dikkate aldığı için daha makul görünmektedir. …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

Birçok pratik uygulamada, posterior analitik olmasına rağmen (örneğin, öncekiler eşlenik olduğu için) bir parametreyi tahmin etmek için MCMC tabanlı yöntemlerin kullanıldığını fark ettim. Benim için MCMC tabanlı tahmin edicilerden ziyade MAP tahmin edicilerinin kullanılması daha anlamlı. Herkes MCMC'nin analitik posterior varlığında neden hala uygun bir yöntem olduğunu belirtebilir mi?

13 bayesian  mcmc  posterior 

Bayes Derin Öğrenme nedir ve geleneksel Bayes istatistikleri ve geleneksel Derin Öğrenme ile ilişkisi nedir? Ana kavramlar ve matematik nelerdir? Sadece parametrik olmayan bayes istatistikleri diyebilir miyim? Seminal çalışmaları ve mevcut ana gelişmeleri ve uygulamaları nelerdir? PS: Bayesian Derin Öğrenme çok ilgi görüyor, bkz. NIPS çalıştayı.

13 bayesian  deep-learning 

Bayesian İstatistik araştırmasında yeniyim. Araştırmacılardan Bayes araştırmacılarının MCAGS / Stan gibi araçlar kullanmak yerine MCMC'yi daha iyi uyguladıklarını duydum. Öğrenme amacı dışında, MCMC algoritmasının kendi başına (R gibi "oldukça hızlı" olmayan dillerde) uygulanmasının faydasını sorabilir miyim?

13 bayesian  mcmc 

Önceden bir frekansçı sonucu Bayesya'ya çevirmek nasıl olur? Aşağıdaki oldukça jenerik senaryoyu düşünün: Bir deney geçmişte yapılmıştır ve bazı parametre üzerinde bir sonuç ölçüldü. Analiz sık kullanılan bir metodoloji ile yapılmıştır. Sonuçlarda ϕ için bir güven aralığı verilmiştir.ϕϕ\phiϕϕ\phi Şimdi ben, bazı diğer parametreleri ölçmek hem söylemek istediğim yeni deney yapmak …

13 bayesian  confidence-interval  meta-analysis  prior 

Efekt boyutlarına Sorum endişeleri Sabıkası, benim projede tedbir Cohen'in olan . Literatürü okuyarak, iyi bilinen sekiz okulda, hiyerarşik bir Bayes meta-analiz örneği gibi, belirsiz önceliklerin sıklıkla kullanıldığı görülmektedir. Sekiz okul örnekte,, mu tahmin için kullanılan belli belirsiz bir önceki gibi gördük u İçeride ISTV melerin RWMAIWi'nin ~ Normal ( 0 …

13 bayesian  meta-analysis  effect-size 

Bu denklemin nasıl türetildiğini anlamıyorum. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} Bu denklem, OJ Simpson vakasına örnek bir problem olarak verildiği "Olasılıkla Deneme" adlı makaleden alınmıştır. Sanık çifte cinayetten yargılanıyor ve aleyhine iki delil sunuluyor. M1M1M_{1} , sanığın kanının bir suç mahallinde bulunan bir damla kanla eşleşmesi olayıdır. kurbanın kanının davalıya …

13 bayesian  conditional-probability  bayes