Saya kagum bahwa saya tidak dapat menemukan artikel / kuliah tentang bagaimana seseorang dapat memasukkan Distribusi Probabilitas Kelas Sebelumnya dalam pengklasifikasi seperti Regresi Logistik atau Hutan Acak. Jadi pertanyaan saya adalah: Bagaimana menggabungkan Distribusi Probabilitas Kelas...
Pertanyaannya didasarkan pada makalah berjudul: Rekonstruksi gambar dalam tomografi optik difus menggunakan model transport-difusi radiatif digabungkan Tautan unduhan Penulis menerapkan EM algoritma dengan sparsity regularisasi vektor yang tidak diketahui untuk memperkirakan pixel dari suatu...
Pertimbangkan kerugian kuadratik , dengan diberikan sebelumnya mana . Misalkan kemungkinan. Temukan estimator Bayes .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim
Saat ini saya sedang melihat makalah dari model efek acak proses Dirichlet dan spesifikasi model adalah sebagai berikut: mana adalah parameter skala dan adalah ukuran dasar. Kemudian di makalah, disarankan agar kami mengintegrasikan fungsi di atas ukuran dasar seperti Apakah ukuran dasar dalam...
Ditutup . Pertanyaan ini membutuhkan detail atau kejelasan . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Tambahkan detail dan jelaskan masalahnya dengan mengedit posting ini . Ditutup 3 tahun yang lalu . Dari apa yang saya baca...
Saya membaca kertas pendeteksian changepoint online Bayesian oleh Adams dan MacKay ( tautan ). Penulis mulai dengan menulis distribusi prediksi marjinal: manaP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t}...
Ahli statistik Bayesian berpendapat bahwa "Statistik Bayesian dapat memperkirakan parameter yang sangat sulit untuk diperkirakan melalui metode yang sering". Apakah kutipan berikut yang diambil dari dokumentasi SAS ini mengatakan hal yang sama? Ini memberikan kesimpulan yang tergantung pada data...
Saya mencoba untuk menerapkan model Campuran Gaussian dengan inferensi variasional stokastik, berikut ini kertas . Ini adalah pgm dari Campuran Gaussian. Menurut makalah itu, algoritma penuh inferensi variatif stokastik adalah: Dan saya masih sangat bingung dengan metode untuk menskalakannya...
Saya memiliki pertanyaan yang pada dasarnya mendasar untuk ditanyakan di sini yang telah mengganggu saya untuk sementara waktu. Melalui sebagian besar bacaan saya tentang statistik bayesian, dinyatakan tanpa basa-basi bahwa kemungkinan marjinal sering sulit dipecahkan atau sulit diperkirakan....
Saya membaca pracetak makalah ini , dan saya mengalami kesulitan mengikuti derivasi mereka dari persamaan untuk Regresi Proses Gaussian. Mereka menggunakan pengaturan & notasi Rasmussen & Williams . Dengan demikian, aditif, mean-nol, stasioner, dan noise terdistribusi normal dengan varian...
Saya tahu prior Zellner menggunakan data untuk mengatur informasi sebelumnya, tetapi sebenarnya seluruh model tergantung pada data. Apakah ada alasan
Contoh: Saya memiliki kalimat dalam deskripsi pekerjaan: "Java senior engineer in UK". Saya ingin menggunakan model pembelajaran yang mendalam untuk memperkirakannya sebagai 2 kategori: English dan IT jobs. Jika saya menggunakan model klasifikasi tradisional, hanya dapat memprediksi 1 label dengan...
Pertanyaan: Satu kesalahpahaman umum dari nilai-p adalah bahwa mereka mewakili probabilitas hipotesis nol menjadi benar. Saya tahu itu tidak benar dan saya tahu bahwa nilai-p hanya mewakili probabilitas menemukan sampel yang ekstrim seperti ini, mengingat bahwa hipotesis nol itu benar. Namun,...
Saya memiliki dataset dengan tiga variabel, di mana semua variabel kuantitatif. Sebut saja yyy , x1x1x_1 dan x2x2x_2 . Saya menyesuaikan model regresi dalam perspektif Bayesian via MCMC denganrjags Saya melakukan analisis eksplorasi dan sebar y×x2y×x2y\times x_2 menunjukkan bahwa istilah kuadrat...
Pertimbangkan plot di bawah ini di mana saya mensimulasikan data sebagai berikut. Kami melihat hasil biner yang kemungkinan benar menjadi 1 ditunjukkan dengan garis hitam. Hubungan fungsional antara kovariat x dan p ( y o b s = 1 | x ) adalah polinomial urutan ke-3 dengan tautan logistik (sehingga...
Casella dan Berger menyatakan properti invarian penaksir ML sebagai berikut: Namun, bagi saya tampaknya mereka mendefinisikan "kemungkinan" dari dalam cara yang sepenuhnya ad hoc dan tidak masuk akal:ηη\eta Jika saya menerapkan aturan dasar teori probabilitas pada kasus sederhana apakah...
Saya baru-baru ini menyaksikan pembicaraan oleh Eric J. Ma dan memeriksa entri blog - nya , di mana ia mengutip Radford Neal, bahwa model Bayesian tidak mengenakan pakaian yang berlebihan (tetapi mereka bisa mengenakan pakaian yang sesuai ) dan ketika menggunakannya, kita tidak perlu set tes untuk...
Definisi paling sederhana dari statistik yang cukup dalam perspektif frequentist diberikan di sini di Wikipedia . Namun, baru-baru ini saya menemukan buku Bayesian, dengan definisi . Disebutkan dalam tautan bahwa keduanya setara, tetapi saya tidak mengerti caranya. Juga, di halaman yang sama, di...
Ini mungkin sedikit pertanyaan filosofis, tapi di sini kita pergi: Dalam teori keputusan, risiko penaksir Bayes untuk didefinisikan sehubungan dengan distribusi sebelumnya pada .θ∈qπqθ^( x )θ^(x)\hat\theta(x)θ ∈ Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Sekarang, di satu sisi, agar benar telah menghasilkan...
Analisis Data Bayesian (hal. 64) mengatakan, mengenai model normal : kepadatan sebelumnya yang masuk akal untuk dan , dengan asumsi independensi sebelumnya dari parameter lokasi dan skala, adalah seragam pada , atau, yang setara,μμ\muσσ\sigma(μ,logσ)(μ,logσ)(\mu, \log...