Statystyki i duże zbiory danych abc

2

Jaki byłby przykład naprawdę prostego modelu o niewiarygodnym prawdopodobieństwie?

Przybliżone obliczenia bayesowskie to naprawdę fajna technika dopasowania w zasadzie dowolnego modelu stochastycznego, przeznaczona dla modeli, w których prawdopodobieństwo jest trudne (powiedzmy, możesz próbkować z modelu, jeśli naprawisz parametry, ale nie możesz obliczyć prawdopodobieństwa numerycznie, algorytmicznie lub analitycznie ). Wprowadzając publiczność w przybliżeniu obliczenia bayesowskie (ABC), dobrze jest użyć przykładowego …

16 bayesian simulation model likelihood abc

4

Wnioskowanie wolne od prawdopodobieństwa - co to znaczy?

Niedawno uświadomiłem sobie, że w literaturze omawiane są metody „pozbawione prawdopodobieństwa”. Nie jestem jednak pewien, co to znaczy, że metoda wnioskowania lub optymalizacji jest wolna od prawdopodobieństwa . W uczeniu maszynowym celem jest zazwyczaj maksymalizacja prawdopodobieństwa, że niektóre parametry dopasują się do funkcji, np. Wagi w sieci neuronowej. Więc jaka …

11 machine-learning deep-learning maximum-likelihood generative-models abc

1

Wybór modelu ABC

Zostało pokazane , że ABC wybór modelu z użyciem czynników Bayesa nie ma być zalecane ze względu na obecność błędu pochodzących z wykorzystaniem statystyk podsumowujących. Wniosek w tym artykule opiera się na badaniu zachowania popularnej metody aproksymacji współczynnika Bayesa (algorytm 2). Powszechnie wiadomo, że czynniki Bayesa to nie jedyny sposób …

11 bayesian model-selection prediction abc

Pytania otagowane jako abc