Априорное распределение в байесовской статистике, которое в сочетании с вероятностью дает апостериорное распределение из того же семейства распределений.
В алгоритме модели темы LDA я видел это предположение. Но я не знаю, почему выбрал дистрибутив Дирихле? Я не знаю, можем ли мы использовать равномерное распределение по многочлену в...
Я знаю, что бета-распределение сопряжено с биномиальным. Но что такое сопряженный до бета-версии?
Некоторое время я пытался понять идею сопряженных априорных значений в байесовской статистике, но я просто не понимаю ее. Может ли кто-нибудь объяснить идею в простейших возможных терминах, возможно, используя в качестве примера «априор...
Некоторые дистрибутивы имеют сопряженные приоры, а некоторые нет. Это различие просто случайность? То есть вы занимаетесь математикой, и она работает так или иначе, но на самом деле она не говорит вам ничего важного о распределении, кроме самого факта? Или наличие или отсутствие сопряженного...
Как мы можем вычислить апостериор с предшествующим N ~ (a, b) после наблюдения n точек данных? Я предполагаю, что мы должны вычислить среднее значение выборки и дисперсию точек данных и выполнить какое-то вычисление, которое объединяет апостериор с предыдущим, но я не совсем уверен, как выглядит...
Существует ли сопряженный априор для распределения Лапласа ? Если нет, то есть ли известное выражение в замкнутой форме, аппроксимирующее апостериорный для параметров распределения Лапласа? Я довольно много гуглил, но безуспешно, поэтому мое текущее предположение - «нет» в ответах на вопросы выше...
При выводе матрицы точности ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} нормального распределения, используемой для создания NNN D-мерных векторов, x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align} мы обычно...
Помимо удобства использования, есть ли какое-либо эпистемическое обоснование (математическое, философское, эвристическое и т. Д.) Для использования сопряженных априорных значений? Или в большинстве случаев это достаточно хорошее приближение и делает вещи намного...
Ниже приведен отрывок из «Болстадского введения в байесовскую статистику» . Для всех вас, экспертов, это может быть тривиально, но я не понимаю, как автор приходит к выводу, что нам не нужно делать какую-либо интеграцию для вычисления апостериорной вероятности для некоторого значения . Я понимаю...
Являются ли оценки Байеса невосприимчивыми к смещению отбора? В большинстве работ, в которых обсуждаются оценки в высоком измерении, например, данные о последовательности всего генома, часто возникает проблема смещения отбора. Смещение выбора обусловлено тем фактом, что, хотя у нас есть тысячи...
Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с...