«conjugate-prior» 태그된 질문

LDA 주제 모델 알고리즘에서이 가정을 보았습니다. 그러나 왜 Dirichlet 배포를 선택했는지 모르겠습니다. 다항식을 통한 균일 분포를 쌍으로 사용할 수 있는지 모르겠습니다.

36 bayesian  dirichlet-distribution  conjugate-prior 

나는 베타 분포가 이항에 켤레라는 것을 알고있다. 그러나 베타 이전의 접합체는 무엇입니까? 감사합니다.

34 beta-distribution  conjugate-prior 

나는 베이지안 통계에서 켤레 이전의 개념을 잠시 이해하려고 노력했지만 단순히 이해하지 못한다. 누구나 "가우스 사전"을 예로 사용하여 가장 간단한 용어로 아이디어를 설명 할 수 있습니까?

23 bayesian  conditional-probability  conjugate-prior 

일부 분포는 켤레 이전이 있으며 일부는 그렇지 않습니다. 이 구별은 단지 사고 일까? 즉, 당신은 수학을 수행하며, 어떤 식 으로든 효과가 있지만 사실 자체를 제외하고 분포에 대해 중요한 것을 말하지는 않습니까? 또는 접합체의 존재 유무는 분포의 더 깊은 특성을 반영합니까? 켤레 사전 분포를 갖는 분포는 다른 분포가 부족하고 다른 분포가 …

21 bayesian  mathematical-statistics  conjugate-prior 

n 개의 데이터 포인트를 관찰 한 후 이전의 N ~ (a, b)로 후방을 계산하는 방법은 무엇입니까? 데이터 포인트의 샘플 평균과 분산을 계산하고 사후를 이전과 결합하는 일종의 계산을 수행해야한다고 가정하지만 조합 수식의 모양은 확실하지 않습니다.

17 bayesian  normal-distribution  conjugate-prior 

Laplace 분포에 대해 켤레가 있습니까? 그렇지 않은 경우 라플라스 분포의 모수에 대한 사후를 근사하는 알려진 닫힌 양식식이 있습니까? 나는 많은 성공을 거두지 않고 봤는데, 위의 질문에 대한 나의 현재 추측은 "아니오"입니다 ...

13 bayesian  conjugate-prior  laplace-distribution 

사용성 외에도, 접합체 이전의 사용에 대한 유행 론적 정당성 (수학적, 철학적, 휴리스틱 등)이 있습니까? 아니면 대개 대략 근사치이고 일을 훨씬 쉽게 만든다는 것입니까?

12 bayesian  conjugate-prior  philosophical 

N 차원 차원 벡터 \ mathbf {x_1}, .., \ mathbf {x_N} \ begin {align} \ mathbf {x_i} & \ sim 을 생성하는 데 사용되는 정규 분포 의 정밀도 행렬 ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} 을 추정 할 때 \ mathcal {N} (\ boldsymbol {\ mu, \ Lambda ^ {-1}}) \\ \ end {align} Wishart …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

Bayes 추정기는 선택 바이어스에 면역성이 있습니까? 전체 게놈 서열 데이터와 같은 높은 차원의 추정에 대해 논의하는 대부분의 논문은 종종 선택 편향 문제를 제기합니다. 선택 편견은 수천 개의 잠재적 예측 변수가 있지만 선택되는 소수는 거의 없으며 선택된 소수에 대해서는 추론이 수행된다는 사실에서 비롯됩니다. 따라서 프로세스는 두 단계로 진행됩니다. (1) 예측 변수의 …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

다음은 Bolstad의 베이지안 통계 소개 에서 발췌 한 것입니다 . 거기에있는 모든 전문가에게 이것은 사소한 것일 수 있지만 저자가 우리가 어떤 값에 대한 사후 확률을 계산하기 위해 통합을 수행 할 필요가 없다는 결론을 내릴 수 없습니다 . 나는 두 번째 표현 인 비례와 모든 용어의 유래를 이해합니다 ( likelihood x …

11 distributions  bayesian  beta-distribution  conjugate-prior 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

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