Запитання з тегом «pymc»

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: 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, …

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 

Зараз я проходжу курс PGM Дафни Коллер на Coursera. Таким чином, ми, як правило, моделюємо Байєсівську мережу як графік, спрямований на причини та наслідки змінних, що входять до спостережуваних даних. Але на підручниках і прикладах PyMC я, як правило, бачу, що це не зовсім моделюється так само, як PGM або …

12 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

Це моя перша спроба, щоб хтось із табору часто виявився для аналізу байєсівських даних. Я прочитав ряд навчальних посібників та декілька розділів з Байєсівського аналізу даних А. Гельмана. Як перший, більш-менш незалежний приклад аналізу даних, який я вибрав, є час очікування поїздів. Я запитав себе: який розподіл часу очікування? Набір …

12 bayesian  pymc 

Я пробую дуже просту модель: підходити до нормальної, де я припускаю, що знаю точність, і просто хочу знайти середнє значення. Код нижче, здається, правильно відповідає нормальному. Але після встановлення я хочу взяти вибірку з моделі, тобто генерувати нові дані, схожі на мою dataзмінну. Я знаю, що можу використовувати trace("mean")для отримання …

12 mcmc  pymc 

Я використовую PyMC3 для запуску моделей Bayesian на моїх даних. Я новачок у байєсівському моделюванні, але, згідно з повідомленнями в деяких блогах , Вікіпедії та QA з цього сайту, здається, що це правильний підхід до використання коефіцієнта Байєса та критерію BIC, щоб можна було вибрати, яка модель найкраще представляє мої …

11 bayesian  model-selection  pymc 

На своїй вікі-сторінці розробники компанії Stan заявляють: Деякі принципи, які нам не подобаються: інваріантність, Джефріс, ентропія Натомість я бачу багато нормальних рекомендацій щодо розповсюдження. Поки я використовував байєсівські методи, які не покладалися на вибірку, і я був щасливий, що зрозумів, чому був хорошим вибором для біноміальних ймовірностей.θ∼Beta(α=12,β=12)θ∼Beta(α=12,β=12)\theta \sim \text{Beta}\left(\alpha=\frac{1}{2},\beta=\frac{1}{2}\right)

11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 

Проблема Я хочу відповідати модельним параметрам простої сукупності 2-гауссівської суміші. Враховуючи всю суєту навколо байєсівських методів, я хочу зрозуміти, чи є для цієї проблеми байєсівський висновок кращим інструментом для традиційних методів підгонки. Поки MCMC в цьому іграшковому прикладі дуже погано працює, але, можливо, я просто щось не помітив. Тож давайте …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Налаштування проблеми Однією з перших іграшкових проблем, до якої я хотів застосувати PyMC, є непараметричне кластеризація: давши деякі дані, моделюйте її як гауссову суміш та дізнайтеся кількість кластерів та середнє значення та коеваріантність кожного кластеру. Більшість того, що я знаю про цей метод, походить з відео-лекцій Майкла Джордана та Йе-Уу-Тех, …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

Оскільки я інженер програмного забезпечення, який намагається дізнатися більше статистики, вам доведеться пробачити мене ще до того, як я навіть розпочну, це серйозна територія нового походження ... Я вивчав PyMC і працюю через кілька справді (дійсно) простих прикладів. Одна з проблем, яку я не можу взяти на роботу (і не …

10 modeling  python  pymc 

Зараз я читаю "книгу" про ймовірнісне програмування та байєсовські методи для хакерів . Я прочитав кілька розділів, і думав над першою главою, де перший приклад з pymc складається з виявлення точки відьми в текстових повідомленнях. У цьому прикладі випадкова величина, яка вказує, коли відбувається точка комутації, позначається символом . Після …

9 probability  mcmc  pymc  change-point