«bayesian» etiketlenmiş sorular

Bayes Teoreminin "Bayesian modeli" kullanıldığı bir model diyebilir miyim? Korkarım böyle bir tanım çok geniş olabilir. Peki tam olarak bir Bayesian modeli nedir?

34 machine-learning  bayesian 

Posterior kestirim dağılımının ne olduğunu anlıyorum ve posterior kestirim kontrolleri hakkında okudum , ancak henüz ne yaptığım henüz net değil. Posterior prediktif kontrol tam olarak nedir? Bazı yazarlar neden posterior öngörücü kontroller yapmanın “verileri iki kez kullanmak” olduğunu ve kötüye kullanılmaması gerektiğini söylüyor? (ya da Bayesian olmadığını bile)? (örneğin bkz …

33 bayesian  model-selection  posterior 

Şu an lisede olan öğrencilerime, istatistikleri anlamalarına yardım ediyorum ve bazı teorilere aldırış etmeden bazı basit örneklerle başlamayı düşünüyorum. Amacım, istatistik ve nicel öğrenmeyi daha fazla takip etme konusundaki ilgilerini artırmak için, en baştan istatistiklerini öğrenmek için onlara en sezgisel fakat araçsal olarak yapıcı bir yaklaşım vermek olacaktır. Başlamadan önce, …

32 probability  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  teaching 

Bir dizi sağlam tahmin edici vardır . Kayda değer bir örnek, olarak standart sapma ile ilgili olan medyan mutlak sapmadır . Bir Bayesian çerçevesinde , kabaca normal bir dağılımın konumunu (örneğin, aykırıklar tarafından kontamine olmuş bir Normal)) sağlam bir şekilde tahmin etmenin çeşitli yolları vardır; Şimdi benim sorum:σ= M A …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

Morey ve arkadaşları (2015), güven aralıklarının yanıltıcı olduğunu ve bunların anlaşılmasıyla ilgili birçok önyargı bulunduğunu savunmaktadır. Diğerleri arasında, hassasiyet yanlışlıklarını aşağıdaki gibi tarif ederler: Kesinlik yanlışlığı Bir güven aralığı genişliğinin parametre hakkındaki bilgimizin kesinliğini gösterir. Dar güven aralıkları kesin bilgi gösterirken, geniş güven hataları kesin olmayan bilgileri gösterir. Bir tahminin …

31 bayesian  confidence-interval  frequentist  precision 

In Bu yazıda , yetenekli araştırmacı Cosma Shalizi tamamen öznel bir Bayes görüşünü kabul etmek, bir de (entropi akışı ile verilen) zamanın ok aslında gitmek gerektiğini Fiziksel olmayan bir sonuç kabul etmesi gerektiğini savunuyor geriye . Bu, ET Jaynes tarafından öne sürülen ve popüler hale getirilen azami entropi / tamamen …

31 bayesian  entropy  maximum-entropy  philosophical 

Bayesian istatistiklerinde çok yeniyim ve bu aptalca bir soru olabilir. Yine: Düzgün bir dağılım belirten bir öncekiyle güvenilir bir aralık düşünün. Örneğin, 0 dan 1 e kadar, burada 0 dan 1 e kadar bir etkinin olası tüm değerleri temsil eder. Bu durumda,% 95 güvenilir bir aralık% 95 güven aralığına eşit …

31 bayesian  confidence-interval  estimation  prior  credible-interval 

Gelen bu Andrew Gelman tarafından blog post aşağıdaki pasaj vardır: 50 yıl önceki Bayesian modelleri umutsuzca basit görünüyor (tabii ki, basit problemler hariç) ve bugünün Bayesian modellerinin umutsuzca basit görünmesini bekliyorum, bundan dolayı 50 yıl. (Sadece basit bir örnek için: muhtemelen hemen hemen her yerdeki normal hatalar yerine t rutin …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

rasgele bir değişkenimiz olduğunu varsayalım . Eğer gerçek parametre ise, olabilirlik fonksiyonu maksimize edilmeli ve türev sıfıra eşit olmalıdır. Bu, maksimum olabilirlik tahmincisinin arkasındaki temel ilkedir.X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 Anladığım kadarıyla, Fisher bilgisi olarak tanımlanır I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(\theta) = \Bbb E \Bigg[\left(\frac{\partial}{\partial \theta}f(X|\theta)\right)^2\Bigg ] Dolayısıyla, eğer gerçek parametre ise, . Fakat eğer gerçek …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

Daha önce Naive Bayes sınıflandırıcı ile çalıştım . Son zamanlarda Multinomial Naive Bayes hakkında okudum . Ayrıca Posterior Olasılık = (Önceki * Olabilirlik) / (Kanıt) . Naive Bayes ve Multinomial Naive Bayes arasında bulduğum tek önemli fark (bu sınıflandırıcıları programlarken) Multinominal Naif Bayes olasılık olarak hesaplar bir kelime / jeton …

29 bayesian  classification  text-mining  naive-bayes 

Bana öyle geliyor ki Latent Dirichlet Allocation'ı yalnızca iki R paketi yapabiliyor : Birincisi, ldaJonathan Chang tarafından yazılmış; Diğeri topicmodelsBettina Grün ve Kurt Hornik tarafından yazılmıştır. Bu iki paket arasındaki performans, uygulama detayları ve genişletilebilirlik açısından farklar nelerdir?

29 r  bayesian  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc 

Bir veri kümesi üzerinde çapraz doğrulanmış rasgele bir orman çalıştırmak için şapka kullanıyorum. Y değişkeni bir faktördür. Veri setimde hiç NaN, Inf veya NA yok. Ancak rastgele orman çalıştırırken, alıyorum Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Statistics.com haftanın bir sorununu yayınladı: Konut sigortası dolandırıcılığı oranı% 10 (on iddiadan biri hileli). Bir danışman, talepleri gözden geçirmek ve sahtekarlık veya sahtekarlık olarak sınıflandırmak için bir makine öğrenme sistemi önermiştir. Sistem hileli taleplerin tespitinde% 90 etkilidir, ancak sahtekarlık taleplerinin doğru bir şekilde sınıflandırılmasında yalnızca% 80 etkilidir (yanlışlıkla beşte birini …

28 probability  bayesian  puzzle 

Bayesian Ağı ile Markov süreci arasındaki fark nedir? İkisinin de ilkelerini anladığımı sanıyordum, fakat şimdi ikisini karşılaştırmam gerektiğinde kaybolduğumu hissediyorum. Neredeyse benim için aynı anlama geliyor. Elbette değiller. Diğer kaynaklara bağlantılar da takdir edilmektedir.

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network