Perguntas com a marcação «nonparametric-bayes»

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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …
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 


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Processos Gaussianos: Como usar GPML para saída multidimensional
Existe uma maneira de executar a regressão gaussiana de processo na saída multidimensional (possivelmente correlacionada) usando GPML ? No script de demonstração, só consegui encontrar um exemplo 1D. Uma pergunta semelhante no CV que trata de casos de entrada multidimensional. Examinei o livro deles para ver se encontrava alguma coisa. …

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Matriz de covariância para distribuição Gaussiana de processos e Wishart
Estou lendo este artigo sobre Generalized Wishart Processes (GWP). O artigo calcula as covariâncias entre diferentes variáveis ​​aleatórias (seguindo o Processo Gaussiano ) usando a função de covariância exponencial ao quadrado, ou seja, . Diz então que essa matriz de covariância segue o 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) Costumava pensar que uma …


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Os processos estocásticos, como o processo gaussiano / processo de Dirichlet, têm densidades? Caso contrário, como a regra de Bayes pode ser aplicada a eles?
O processo de Dirichlet e o processo gaussiano são frequentemente referidos como "distribuições sobre funções" ou "distribuições sobre distribuições". Nesse caso, posso falar significativamente sobre a densidade de uma função em um GP? Ou seja, o Processo Gaussiano ou o Dirichlet têm alguma noção de densidade de probabilidade? Se não, …




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Processo de restaurante chinês (CRP)
Estou tentando entender o processo de restaurante chinês (CRP) e o processo de restaurante chinês ponderado (WCRP) descrito em um artigo de pesquisa "Descoberta automática de habilidades cognitivas" - Robert V. Lindsey, Mohammad Khajah, Michael C. Mozer para melhorar a previsão de Aprendizagem do aluno. No CRP, todas as implementações …
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