Jaringan Bayesian adalah grafik asiklik berarah probabilistik. Node mewakili variabel acak dalam pengertian Bayesian (dapat diamati atau tidak dapat diamati); tepi mewakili ketergantungan bersyarat antar node.
Dua variabel acak A dan B secara statistik independen. Itu berarti bahwa dalam DAG proses: dan tentu saja . Tetapi apakah itu juga berarti bahwa tidak ada pintu depan dari B ke A?(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) Karena dengan begitu kita harus mendapatkan ....
Apa perbedaan antara jaringan saraf , jaringan Bayesian , pohon keputusan dan jaring Petri , meskipun semuanya adalah model grafis dan menggambarkan secara visual hubungan
Saya memiliki dua pengklasifikasi A: jaringan Bayesian yang naif B: tree (terhubung sendiri) jaringan Bayesian Dalam hal akurasi dan langkah-langkah lain, A melakukan relatif lebih buruk daripada B. Namun, ketika saya menggunakan paket R ROCR dan AUC untuk melakukan analisis ROC, ternyata AUC...
Saya baru saja menemukan makalah ini , yang menjelaskan bagaimana menghitung pengulangan (alias reliabilitas, alias korelasi intraclass) dari pengukuran melalui pemodelan efek campuran. Kode R adalah: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...
Apa perbedaan antara Bayesian Network dan proses Markov? Saya percaya saya mengerti prinsip-prinsip keduanya, tetapi sekarang ketika saya harus membandingkan keduanya saya merasa kehilangan. Artinya hampir sama bagi saya. Tentunya tidak. Tautan ke sumber daya lain juga dihargai....
Saya sedang berurusan dengan Model Linear Hierarchical Bayesian , di sini jaringan menggambarkannya. YYY merupakan penjualan harian suatu produk di supermarket (diamati). XXX adalah matriks regresi yang diketahui, termasuk harga, promosi, hari dalam seminggu, cuaca, hari libur. 1SSS adalah...
Terminologi di sini berantakan. "Persamaan struktural" kira-kira sama samarnya dengan "jembatan arsitektural" dan "jaringan Bayesian" secara intrinsik bukan Bayesian . Bahkan yang lebih baik, Judea Pearl dari sebab akibat mengatakan bahwa kedua aliran model hampir identik. Jadi, apa perbedaan...
Saya mencoba memahami logika d-Separation di Causal Bayesian Networks. Saya tahu bagaimana algoritma bekerja, tetapi saya tidak benar-benar mengerti mengapa "aliran informasi" bekerja seperti yang dinyatakan dalam algoritma Sebagai contoh pada grafik di atas, mari kita berpikir bahwa kita hanya...
Saya belajar Model Grafis Probabilistik , sebuah buku untuk belajar mandiri. Apakah tepi dalam grafik asiklik terarah (DAG) mewakili hubungan sebab akibat? Bagaimana jika saya ingin membangun jaringan Bayesian , tetapi saya tidak yakin tentang arah panah di dalamnya? Semua data akan memberi tahu...
Saat ini saya mengikuti kursus PGM oleh Daphne Koller di Coursera. Dalam hal itu, kami umumnya memodelkan Bayesian Network sebagai grafik langsung penyebab dan efek dari variabel yang merupakan bagian dari data yang diamati. Tetapi pada tutorial dan contoh PyMC saya biasanya melihat bahwa itu tidak...
Saya ingin memahami uji pasti fisher dengan lebih baik, jadi saya menyusun contoh mainan berikut ini, di mana f dan m berhubungan dengan pria dan wanita, dan n dan y berhubungan dengan "konsumsi soda" seperti ini: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Jelas, ini adalah penyederhanaan yang...
Saya berharap mungkin tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini. Tetapi saya telah menggunakan sejumlah algoritma pembelajaran mesin di masa lalu dan saya mencoba belajar tentang Bayesian Networks. Saya ingin memahami dalam keadaan apa, atau untuk jenis masalah apa yang Anda pilih untuk...
Baru-baru ini saya membaca beberapa makalah tentang jaringan saraf Bayesian (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012] , yang memberikan kemungkinan hubungan antara input dan output dalam jaringan saraf. Pelatihan seperti jaringan saraf adalah melalui MCMC yang berbeda dari algoritma back-propagation...
Ketika saya membaca tentang jaringan Bayesian, saya menemukan istilah " Selimut Markov " dan sangat bingung dengan independensinya dalam grafik jaringan Bayesian. Selimut Markov secara singkat mengatakan bahwa setiap node hanya bergantung pada orang tuanya, anak-anak dan orang tua anak-anak [itu...
Saya tidak mengerti mengapa mengubah jaringan Bayesian menjadi grafik faktor baik untuk inferensi Bayesian? Pertanyaan saya adalah: Apa manfaat menggunakan grafik faktor dalam penalaran Bayesian? Apa yang akan terjadi jika kita tidak menggunakannya? Setiap contoh nyata akan
Apakah "Model Grafis Probabilistik" Koller cocok sebagai buku teks? Atau ada buku lain yang lebih direkomendasikan sebagai buku teks untuk kursus master? Penafian: diposting silang dari quora.com, di mana saya tidak mendapat
saya punya satu set data yang benar-benar biner. setiap set nilai variabel berada di domain: true, false. properti "khusus" dari kumpulan data ini adalah bahwa mayoritas dari nilai-nilai itu "salah". Saya telah menggunakan algoritma pembelajaran jaringan bayesian untuk mempelajari jaringan dari...
Saya menggunakan paket bnlearn di R untuk mempelajari struktur Jaringan Bayesian saya dan parameternya. Apa yang ingin saya lakukan adalah untuk "memprediksi" nilai dari sebuah simpul yang diberi nilai dari simpul lain sebagai bukti (jelas, dengan pengecualian dari simpul yang nilainya kita...
Saya menghabiskan hari belajar tentang paket bnlearn di R hanya untuk menemukan bahwa model Bayesian tidak bekerja dengan grafik yang tidak terarah. Saya mencoba mempelajari tentang Markov Random Field Network, dan sejauh ini yang dapat saya lakukan adalah membuat struktur grafis menggunakan LASSO...