Pertanyaan yang diberi tag «nonparametric-bayes»

Saya mulai mencoba-coba penggunaan glmnetdengan LASSO Regression di mana hasil yang saya minati menjadi dikotomis. Saya telah membuat bingkai data mock kecil di bawah ini: 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, …

78 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 

Saya tertarik untuk memperkirakan kepadatan dari variabel acak kontinu XXX . Salah satu cara melakukan ini yang saya pelajari adalah penggunaan Kernel Density Estimation. Tapi sekarang saya tertarik pada pendekatan Bayesian yang mengikuti garis berikut. Saya awalnya percaya bahwa XXX mengikuti distribusi FFF . Aku mengambil nnn pembacaan . Apakah …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process 

Apakah ada cara untuk melakukan Regresi Proses Gaussian pada output multidimensi (mungkin berkorelasi) menggunakan GPML ? Dalam skrip demo saya hanya bisa menemukan contoh 1D. Sebuah pertanyaan serupa pada CV yang menangani kasus masukan multidimensi. Saya membaca buku mereka untuk melihat apakah saya dapat menemukan sesuatu. Dalam bab ke - …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

Saya membaca makalah ini tentang Generalized Wishart Processes (GWP). Makalah ini menghitung kovariansi antara variabel acak yang berbeda (mengikuti Proses Gaussian ) menggunakan fungsi kovarian eksponensial kuadrat, yaitu . Kemudian dikatakan bahwa matriks kovarians ini mengikuti 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) Saya dulu berpikir bahwa matriks kovarians dihitung dari fungsi kovarians linier …

11 machine-learning  normal-distribution  covariance  wishart  nonparametric-bayes 

Pengaturan masalah Salah satu masalah mainan pertama yang ingin saya terapkan pada PyMC adalah pengelompokan nonparametrik: diberi beberapa data, modelkan sebagai campuran Gaussian, dan pelajari jumlah cluster dan rata-rata dan kovarian setiap cluster. Sebagian besar yang saya ketahui tentang metode ini berasal dari ceramah video oleh Michael Jordan dan Yee …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

Dirichlet Pocess dan Gaussian Process sering disebut sebagai "distribusi atas fungsi" atau "distribusi atas distribusi". Dalam hal itu, dapatkah saya berbicara tentang kepadatan suatu fungsi di bawah GP? Yaitu, apakah Proses Gaussian atau Proses Dirichlet memiliki gagasan tentang kepadatan probabilitas? Jika tidak, bagaimana kita bisa menggunakan aturan Bayes untuk beralih …

10 machine-learning  probability  bayesian  nonparametric  nonparametric-bayes 

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 proses Dirichlet cdf atau itu pdf? Apa …

9 bayesian  dirichlet-distribution  dirichlet-process  nonparametric-bayes  measure-theory 

Sebagian besar ini adalah latar belakang, lewati sampai akhir jika Anda sudah cukup tahu tentang campuran proses Dirichlet . Misalkan saya pemodelan beberapa data berasal dari campuran proses Dirichlet, yaitu membiarkan dan tergantung pada F mengasumsikan Y i i i d ~ ∫ f ( y | θ ) F …

9 bayesian  nonparametric-bayes 

Saya ingin membahas topik ini tetapi belajar dari kertas putih dan tutorial sulit karena ada banyak celah yang biasanya diisi oleh buku pelajaran. Jika itu penting, saya memiliki latar belakang matematika yang relatif kuat seperti yang saya lakukan pada Ph.D. dalam matematika terapan (CFD menjadi lebih tepat).

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes