Вопросы с тегом «bayesian-network»

Две случайные величины A и B статистически независимы. Это означает, что в DAG процесса: и, конечно, . Но значит ли это, что от B до A нет входной двери?(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) Потому что тогда мы должны получить . Так что, если это так, означает ли статистическая независимость автоматически отсутствие причинно-следственной …

40 independence  causality  bayesian-network  dag 

В чем разница между нейронной сетью , байесовской сетью , деревом решений и сетями Петри , хотя все они являются графическими моделями и визуально отображают причинно-следственную связь.

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

У меня есть два классификатора A: наивная байесовская сеть B: древовидная (односвязная) байесовская сеть С точки зрения точности и других показателей, A работает сравнительно хуже, чем B. Однако, когда я использую пакеты R ROCR и AUC для выполнения анализа ROC, оказывается, что AUC для A выше, чем AUC для B. …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

В чем разница между байесовской сетью и марковским процессом? Я полагал, что понял принципы обоих, но теперь, когда мне нужно сравнить два, я чувствую себя потерянным Они значат почти то же самое для меня. Конечно, нет. Ссылки на другие ресурсы также приветствуются.

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Я имею дело с байесовской иерархической линейной моделью , здесь описывается сеть. представляет ежедневные продажи продукта в супермаркете (наблюдается).YYY - известная матрица регрессоров, включая цены, акции, день недели, погоду, праздники.XXX - неизвестный уровень скрытого запаса каждого продукта, который вызывает большинство проблем и который я считаю вектором двоичных переменных, по одному …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

Терминология здесь беспорядок. «Структурное уравнение» примерно так же расплывчато, как «архитектурный мост», и «байесовская сеть» не является байесовской . Даже лучше, Бог причинности, Иудея Перл, говорит, что две школы моделей почти идентичны. Итак, каковы важные различия? (Удивительно для меня, страница Википедии для SEM даже не включает слово «сеть» на момент …

19 sem  bayesian-network  causality 

Я пытаюсь понять логику d-разделения в каузальных байесовских сетях. Я знаю, как работает алгоритм, но я не совсем понимаю, почему «поток информации» работает так, как указано в алгоритме. Например, на графике выше, давайте подумаем, что нам дан только X, и никакой другой переменной не наблюдалось. Затем по правилам d-разделения поток …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

Я изучаю вероятностные графические модели , книгу для самостоятельного изучения. Представляют ли ребра в ориентированном ациклическом графе (DAG) причинные связи? Что если я хочу построить байесовскую сеть , но я не уверен в направлении стрелок в ней? Все данные скажут мне, что наблюдаются корреляции, а не взаимосвязь между ними. Я …

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

Недавно я прочитал несколько статей о байесовской нейронной сети (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012] , которая дает вероятностное соотношение между входом и выходом в нейронной сети. Обучение такой нейронной сети происходит через MCMC, который отличается от традиционного алгоритма обратного распространения. Мой вопрос: в чем преимущество использования такой нейронной сети? …

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

Я ожидаю, что не может быть никакого определенного ответа на этот вопрос. Но в прошлом я использовал несколько алгоритмов машинного обучения и пытаюсь узнать о байесовских сетях. Я хотел бы понять, при каких обстоятельствах или для каких типов проблем вы бы выбрали использование байесовской сети по сравнению с другими подходами?

12 machine-learning  bayesian-network 

В настоящее время я прохожу курс PGM Дафни Коллер на Coursera. При этом мы обычно моделируем байесовскую сеть как причинно-следственный ориентированный график переменных, которые являются частью наблюдаемых данных. Но в учебниках и примерах PyMC я обычно вижу, что он не совсем смоделирован так же, как PGM, или, по крайней мере, …

12 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Когда я читал о байесовских сетях, я столкнулся с термином « марковское одеяло » и сильно запутался с его независимостью в графе байесовских сетей. Марковское одеяло вкратце говорит, что каждый узел зависит только от своих родителей, детей и родителей детей [это серая область для узла A на рисунке]. Какова общая …

11 bayesian  bayesian-network