Pytania otagowane jako nonparametric-bayes

Metody bayesowskie dla nieskończonych wymiarowych przestrzeni parametrów.

3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
3
Czy istnieje bayesowskie podejście do szacowania gęstości?
Jestem zainteresowany, aby oszacować gęstość ciągłej zmiennej losowej . Jednym ze sposobów na osiągnięcie tego, czego się nauczyłem, jest użycie estymacji gęstości jądra.XXX Ale teraz interesuje mnie podejście bayesowskie, zgodne z poniższymi wytycznymi. I początkowo przekonani, że następuje rozkład . Biorę odczytów . Czy istnieje jakieś podejście do aktualizacji na …
4
Procesy gaussowskie: jak używać GPML do uzyskania wyników wielowymiarowych
Czy istnieje sposób na przeprowadzenie regresji procesu Gaussa na wielowymiarowych danych wyjściowych (być może skorelowanych) przy użyciu GPML ? W skrypcie demo znalazłem tylko przykład 1D. Podobne pytanie na CV, które wciągniki przypadku wejścia wielowymiarowej. Przejrzałem ich książkę, aby sprawdzić, czy mogę coś znaleźć. W 9 rozdziale tej książki (sekcja …
1
Macierz kowariancji dla procesu Gaussa i rozkładu Wishart
Czytam ten artykuł na temat ogólnych procesów Wishart (GWP). Artykuł oblicza kowariancje między różnymi zmiennymi losowymi (zgodnie z procesem Gaussa ) za pomocą kwadratowej funkcji kowariancji wykładniczej, tj. . Następnie mówi, że ta macierz kowariancji jest zgodna z GWP.K(x,x′)=exp(−|(x−x′)|22l2)K(x,x′)=exp⁡(−|(x−x′)|22l2)K(x,x') = \exp\left(-\frac{|(x-x')|^2}{2l^2}\right) Kiedyś myślałem, że macierz kowariancji obliczona z liniowej funkcji …
2
PyMC dla grupowania nieparametrycznego: proces Dirichleta do oszacowania parametrów mieszanki Gaussa nie ulega zgrupowaniu
Konfiguracja problemu Jednym z pierwszych problemów z zabawkami, do których chciałem zastosować PyMC, jest grupowanie nieparametryczne: biorąc pod uwagę pewne dane, zamodeluj je jako mieszaninę Gaussa i poznaj liczbę skupień oraz średnią i kowariancję każdego skupienia. Większość tego, co wiem o tej metodzie, pochodzi z wykładów wideo Michaela Jordana i …
1
Czy procesy stochastyczne, takie jak proces Gaussa / proces Dirichleta, mają gęstość? Jeśli nie, w jaki sposób można zastosować do nich regułę Bayesa?
Proces Dirichleta i Proces Gaussa są często nazywane „rozkładami na funkcje” lub „rozkładami na rozkłady”. W takim przypadku, czy mogę sensownie mówić o gęstości funkcji u lekarza ogólnego? Czy proces Gaussa lub proces Dirichleta mają jakieś pojęcie o gęstości prawdopodobieństwa? Jeśli tak nie jest, w jaki sposób możemy zastosować zasadę …
1
Co to znaczy całkowanie na podstawie losowej miary?
Obecnie patrzę na artykuł z modelu efektów losowych procesu Dirichleta, a jego specyfikacja jest następująca: gdzie jest parametrem skali a jest miarą podstawową. W dalszej części artykułu sugeruje, że zintegrujemy funkcję nad miarą podstawową taką jak Czy podstawową miarą w procesie Dirichleta jest cdf, czy jest to pdf? Co się …
1
Umieszczenie pierwszeństwa parametru stężenia w procesie Dirichleta
Większość z tego stanowi tło, przejdź do końca, jeśli wiesz już wystarczająco dużo o mieszaninach procesowych Dirichleta . Załóżmy, że modeluję niektóre dane pochodzące z mieszanki procesów Dirichleta, tj. Pozwól i od załóżmy, żefa∼ D ( α H)fa∼re(αH.)F \sim \mathcal D(\alpha H)fafaFYja∼I I d∫fa( y| θ)F( dθ ) .Yja∼jajare∫fa(y|θ)fa(reθ).Y_i \stackrel …
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.