Preguntas etiquetadas con parameterization

En el análisis de datos bayesianos, los parámetros se tratan como variables aleatorias. Esto se deriva de la conceptualización subjetiva bayesiana de la probabilidad. Pero, ¿reconocen teóricamente los bayesianos que hay un verdadero valor de parámetro fijo en el "mundo real"? Parece que la respuesta obvia es 'sí', porque tratar …

40 probability  bayesian  parameterization 

He encontrado algunas distribuciones para las cuales BUGS y R tienen diferentes parametrizaciones: Normal, log-Normal y Weibull. Para cada uno de estos, deduzco que el segundo parámetro utilizado por R debe transformarse inversamente (1 / parámetro) antes de usarse en BUGS (o JAGS en mi caso). ¿Alguien sabe de una …

31 r  distributions  bugs  jags  parameterization 

Entonces, en una distribución normal, tenemos dos parámetros: media y varianza . En el libro Pattern Recognition and Machine Learning , de repente aparece un hiperparámetro en los términos de regularización de la función de error.μμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda ¿Qué son los hiperparámetros? ¿Por qué son nombrados como tales? ¿Y cómo son intuitivamente …

19 terminology  definition  parameterization  hyperparameter 

Tengo una pregunta sobre la optimización de parámetros cuando uso la validación cruzada 10 veces. Quiero preguntar si los parámetros deberían arreglarse o no durante el entrenamiento del modelo de cada pliegue, es decir (1) seleccionar un conjunto de parámetros optimizados para la precisión promedio de cada pliegue. o (2) …

14 cross-validation  optimization  parameterization 

Según tengo entendido, el bosque aleatorio elige aleatoriamente variables variables para construir cada árbol de decisión. Entonces, si mtry = ncol / 3, cada variable se usará en promedio en 1/3 de los árboles. Y 2/3 de los árboles no los usarán. Pero, ¿y si sé que una sola variable …

12 r  random-forest  parameterization 

Considere una variable aleatoria de Bernoulli con parámetro (probabilidad de éxito). La función de probabilidad y la información de Fisher (una matriz ) son:θ 1 × 1X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\}θθ\theta1×11×11 \times 1 L1(θ;X)I1(θ)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−X=detI1(θ)=1θ(1−θ)L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} \\ \mathcal{I}_1(\theta) &= \det \mathcal{I}_1(\theta) = \frac{1}{\theta(1-\theta)} \end{align} Ahora considere una versión "sobre-parametrizada" con …

10 bernoulli-distribution  parameterization  fisher-information  determinant 

"Sobre el problema de Behrens-Fisher: una revisión" por Seock-Ho Kim y Allen S. Cohen Journal of Educational and Behavioral Statistics , volumen 23, número 4, invierno, 1998, páginas 356–377 Estoy mirando esto y dice: Fisher (1935, 1939) eligió la estadística [dondeties laestadísticathabitual de una muestraparai=1,2] dondeθse toma en la primera …

9 distributions  parameterization  fiducial 

BIC penaliza en función del número de parámetros. ¿Qué pasa si algunos de los parámetros son algún tipo de variables indicadoras binarias? ¿Cuentan como parámetros completos? Pero puedo combinar parámetros binarios en una variable discreta que toma valores en . ¿Deben contarse como parámetros o un parámetro?metrometrom{ 0 , 1 …

9 bayesian  model-selection  bic  parameterization 

Tengo los valores medios y medianos para una muestra extraída de una distribución lognormal. Tenga en cuenta que esta no es la media y la mediana de los registros de la variable, aunque, por supuesto, puedo calcular los registros de la media y la mediana. ¿Existe una solución de forma …

8 estimation  mean  lognormal  median  parameterization 

Pasé el día aprendiendo sobre el paquete bnlearn en R solo para descubrir que los modelos bayesianos no funcionan con gráficos no dirigidos. Estoy tratando de aprender sobre la red de campo aleatorio de Markov, y hasta ahora todo lo que he podido hacer es crear la estructura gráfica usando …

8 machine-learning  graphical-model  parameterization  bayesian-network 

Estoy tratando de diseñar una técnica de factorización matricial para un simple sistema de recomendación de calificación de elementos de usuario. Tengo 2 preguntas sobre esto. Primero, en una implementación simple que vi de la técnica de factorización matricial para la recomendación de películas, el autor acaba de inicializar las …

8 recommender-system  matrix-decomposition  parameterization  ensemble