Questions marquées «nonparametric-bayes»

78
Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires

Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: 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,...

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
10
PyMC pour le regroupement non paramétrique: le processus de Dirichlet pour estimer les paramètres du mélange gaussien ne parvient pas à se regrouper

Configuration du problème L'un des premiers problèmes de jouets auquel j'ai voulu appliquer PyMC est le clustering non paramétrique: étant donné certaines données, modélisez-le comme un mélange gaussien et apprenez le nombre de clusters et la moyenne et la covariance de chaque cluster. La plupart...

bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes
10
Les processus stochastiques tels que le processus gaussien / processus de Dirichlet ont-ils des densités? Sinon, comment la règle de Bayes peut-elle leur être appliquée?

Le processus de Dirichlet et le processus gaussien sont souvent appelés «distributions sur fonctions» ou «distributions sur distributions». Dans ce cas, puis-je parler de manière significative de la densité d'une fonction sous un GP? Autrement dit, le processus gaussien ou le processus de Dirichlet...

machine-learning probability bayesian nonparametric nonparametric-bayes