Apa itu Bayesian Deep Learning dan bagaimana hubungannya dengan statistik Bayesian tradisional dan Deep Learning tradisional? Apa konsep dan matematika utama yang terlibat? Bisakah saya mengatakan itu hanya statistik bayesian non parametrik? Apa karya seminalnya serta perkembangan dan aplikasi...
Saya mulai mengenal statistik Bayesian dengan membaca buku Doing Bayesian Data Analysis , oleh John K. Kruschke yang juga dikenal sebagai "buku anak anjing". Dalam bab 9, model hierarkis diperkenalkan dengan contoh sederhana ini: dan pengamatan Bernoulli adalah 3 koin, masing-masing 10 membalik....
Yaitu, untuk melakukan analisis sekuensial (Anda tidak tahu sebelumnya berapa banyak data yang akan Anda kumpulkan) dengan metode yang sering membutuhkan perawatan khusus; Anda tidak bisa hanya mengumpulkan data sampai nilai p cukup kecil atau interval kepercayaan menjadi cukup pendek. Tetapi...
Mohon maaf, pemotongan istilah statistik saya :) Saya telah menemukan beberapa pertanyaan di sini yang terkait dengan iklan dan tarif klik. Tetapi tidak satu pun dari mereka yang sangat membantu saya dengan pemahaman saya tentang situasi hierarkis saya. Ada pertanyaan terkait Apakah representasi...
Saya memiliki masalah analisis keputusan yang agak rumit yang melibatkan pengujian reliabilitas dan pendekatan logis (bagi saya) tampaknya melibatkan penggunaan MCMC untuk mendukung analisis Bayesian. Namun, telah disarankan bahwa akan lebih tepat untuk menggunakan pendekatan bootstrap. Bisakah...
Mengapa bahkan memiliki prior non-informatif? Mereka tidak memberikan informasi tentang . Jadi mengapa menggunakannya? Mengapa tidak hanya menggunakan prior informatif? Misalnya, misalkan . Lalu apakah adalah non-informatif sebelum ?θ ∈ [ 0 , 1 ] θ ∼ U ( 0 , 1 ) θθθ\thetaθ ∈ [ 0 , 1 ]θ∈[0,1] \theta...
Saya baru-baru ini kebetulan membaca tentang Bayes empiris (Casella, 1985, Pengantar analisis data Bayes empiris) dan itu sangat mirip dengan model efek acak; karena keduanya memiliki estimasi yang menyusut menjadi rata-rata global. Tapi saya belum membacanya secara menyeluruh ... Adakah yang...
Jika seseorang berkata "Metode itu menggunakan MLE estimasi titik untuk parameter yang memaksimalkan , oleh karena itu sering, dan lebih lanjut itu bukan Bayesian."P (x | θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) apakah kamu setuju? Pembaruan di latar belakang : Saya baru-baru ini membaca sebuah makalah...
Saya ingin memahami apa yang dilakukan kode berikut. Orang yang menulis kode tidak lagi berfungsi di sini dan hampir tidak berdokumen. Saya diminta untuk menyelidikinya oleh seseorang yang berpikir " ini model regresi logistik bayesian " bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector of binary...
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 memiliki kumpulan data deret waktu yang saya coba paskan dengan Hidden Markov Model (HMM) untuk memperkirakan jumlah status laten dalam data. Kode pseudo saya untuk melakukan ini adalah sebagai berikut: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ......
Ketika infering presisi matriks ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} dari distribusi normal digunakan untuk menghasilkan NNN vektor D-dimensi x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align} kita...
Misalkan menunjukkan risiko Bayes dari estimator terhadap sebelumnya , misalkan menunjukkan himpunan semua prior pada ruang parameter , dan biarkan menunjukkan himpunan semua aturan keputusan (mungkin acak).δ π Π Θ Δr(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta Interpretasi...
Saya menggabungkan pendekatan Bayesian Model Averaging (BMA) dalam penelitian saya dan akan segera memberikan presentasi tentang pekerjaan saya kepada kolega saya. Namun, BMA tidak begitu terkenal di bidang saya, jadi setelah memberikan mereka semua teori dan sebelum benar-benar menerapkannya pada...
Dalam buku Gelman & Hill (2007) (Analisis Data Menggunakan Regresi dan Multilevel / Model Hirarki), para penulis mengklaim bahwa memasukkan parameter rata-rata redundan dapat membantu mempercepat MCMC. Contoh yang diberikan adalah model "simulator penerbangan" yang tidak bersarang (Persamaan...
Dalam teorema Bayesian, , dan dari buku yang saya baca, disebut sebagai kemungkinan , tapi saya menganggap itu hanya probabilitas bersyarat dari diberikan , kan? p(x|y)p ( y| x)= p ( x | y) p ( y)p ( x )p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p ( x | y)p(x|y)p(x|y)yxxxyyy The maksimum...
Saya menggunakan Bayes untuk memecahkan masalah pengelompokan. Setelah melakukan beberapa perhitungan saya berakhir dengan kebutuhan untuk mendapatkan rasio dua probabilitas: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) untuk dapat memperoleh . Probabilitas ini diperoleh dengan mengintegrasikan dua KDE...
Ini lebih merupakan sejarah pertanyaan sains, tapi saya harap ada di topik di sini. Saya pernah membaca bahwa Thomas Bayes hanya berhasil menemukan teorema Bayes untuk kasus khusus seragam sebelumnya, dan bahkan kemudian ia berjuang dengan itu, tampaknya. Mempertimbangkan betapa sepele teorema...
Dalam buku PRML Bishop, ia mengatakan bahwa, overfitting adalah masalah dengan Estimasi Kemungkinan Maksimum (MLE), dan Bayesian dapat menghindarinya. Tapi saya pikir, overfitting adalah masalah lebih banyak tentang pemilihan model, bukan tentang metode yang digunakan untuk melakukan estimasi...
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...