Pytania otagowane jako conjugate-prior

Wcześniejszy rozkład w statystykach bayesowskich, który w połączeniu z prawdopodobieństwem daje wynik późniejszy z tej samej rodziny rozkładów.

3
Aktualizacja bayesowska o nowe dane
Jak przejść do obliczania tylnej z wcześniejszym N ~ (a, b) po zaobserwowaniu n punktów danych? Zakładam, że musimy obliczyć średnią próbki i wariancję punktów danych i wykonać jakieś obliczenia, które łączą tylną z wcześniejszą, ale nie jestem pewien, jak wygląda wzór kombinacji.
2
Jakie są parametry tylnej części Wishart-Wishart?
Podczas wnioskowania o macierzy dokładności ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} rozkładu normalnego używanego do generowania NNN wektorów D-wymiarowych 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} zwykle umieszczamy Wishart przed ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} ponieważ rozkład Wishart jest koniugatem przed wykluczenie wielowymiarowego rozkładu normalnego ze znaną średnią i nieznaną wariancją: Λ∼W(υ,Λ0)Λ∼W(υ,Λ0)\begin{align} \mathbf{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon, \boldsymbol{\Lambda_0}) \\ \end{align} …
2
Estymator Bayesa jest odporny na uprzedzenia selekcyjne
Czy estymatory Bayesa są odporne na stronniczość selekcji? Większość artykułów omawiających oszacowanie w dużym wymiarze, np. Dane o sekwencji całego genomu, często porusza kwestię błędu selekcji. Błąd selekcji wynika z faktu, że chociaż mamy tysiące potencjalnych predyktorów, tylko kilka zostanie wybranych, a wnioskowanie zostanie przeprowadzone na wybranych. Proces przebiega zatem …
3
Zrozumienie koniugatu Beta przed wnioskiem Bayesa o częstotliwości
Poniżej znajduje się fragment wprowadzenia Bolstad do statystyki bayesowskiej . Dla wszystkich tych ekspertów może to być trywialne, ale nie rozumiem, w jaki sposób autor stwierdza, że ​​nie musimy wykonywać żadnej integracji, aby obliczyć prawdopodobieństwo późniejsze dla pewnej wartości . Rozumiem drugie wyrażenie, którym jest proporcjonalność i skąd pochodzą wszystkie …
1
Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej warstwie. Dlatego mogę użyć 2 modelowych sieci …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.