bayesian

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    Tensorflow에서 하이퍼 매개 변수 검색을 구현하는 방법은 무엇입니까?

    this video에 표시된 것과 같이 Tensorflow에서 하이퍼 매개 변수 검색을 구현하고 싶습니다. 불행히도 그것에 대한 튜토리얼을 찾을 수 없었습니다. 사용하는 코드를 찾았지만 제대로 이해하지 못했습니다. 베이지안 최적화를 구현하는 것이 가장 좋지만 그리드 또는 무작위 검색을 먼저 시도하고 싶습니다. 전에 다른 그래프를 만들어야합니까? 여러 그래프
    python machine-learning tensorflow bayesian hyperparameters 2017-11-06

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    이항 실험의 베이지안 계층 적 모델링을위한 rstanarm

    시간 경과에 따라 수행 된 3 가지 이항 실험이 있다고 가정합니다. 각 실험에 대해 번과뿐 아니라 # 번을 알고 있습니다. 세 번째 실험에서 처음 두 이전 실험을 사용하려면 "두 이전 실험에 베이지안 계층 모델을 적용하고 세 번째 실험의 경우 이전에 후방 양식을 사용하십시오". 아래에서 제 데이터를 볼 때 제 질문은 : 위의 내용을 캡처하는 아래 코드는 r
    r logistic-regression bayesian rstan rstanarm 2017-12-29

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    BST가 만든 예측을 양수 값으로 만 제한 할 수 있습니까?

    R에서 사용할 수있는 다양한 예측 패키지를 사용하고 bsts()를 발견했습니다. 내가 다루는 데이터는 일련의 요구 사항입니다. data=c(27, 2, 7, 7, 9, 4, 3, 3, 3, 9, 6, 2, 6, 2, 3, 8, 6, 1, 3, 8, 4, 5, 8, 5, 4, 4, 6, 1, 6, 5, 1, 3, 0, 2, 6, 7, 1, 2, 6, 2, 8
    r time-series forecasting bayesian 2017-11-14

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    Pymc3를 사용하여 편향된 6면 다이스를 시뮬레이트하는 방법은 무엇입니까?

    Pymc3을 사용하여 6면 주사위 롤을 어떻게 시뮬레이트합니까? 또한, 주사위의 다른면에는 서로 다른 분포가 있다는 것을 아는 것은 무엇입니까?
    python bayesian pymc3 2017-09-27

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    누군가가 확률 적 프로그래밍의 명확한 "프로그래밍"부분을 설명 할 수 있습니까?

    보통 확률 론적 프로그래밍 프레임 워크를위한 문서에서 나는 MCMC에 관해 많은 것을 읽을 수 있지만 프로그래밍에 대해서는별로 읽지 않습니다. 내가 보는 모든 예는 대개 매우 짧고 단순한 확률 프로그램을 가지고 있습니다. 일반적으로 데이터 입력 및 결과 출력을 계산하지 않으면 약 5-10 줄의 코드입니다. 그래서, 그것은 마치 프로그래밍처럼 보이지 않습니다
    bayesian pymc pymc3 stan edward 2017-11-21

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    BRMS 패키지 부드러운

    내가이 데이터 R의 프레임이 있습니다 x = rep(seq(-10,10,1),each=5) y = rep(0,length(x)) weights = sample(seq(1,20,1) ,length(x), replace = TRUE) weights = weights/sum(weights) groups = rep(letters[1:5], times =le
    r bayesian nonlinear-optimization 2017-10-03

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    BRMS로 베이지안 서수 회귀에서 가설 검정 방법 R

    이 모델을 올바르게 표현하고 있는지, 그리고 내가 가설을 정확하게 테스트하고 있는지를 파악하려고합니다. 저는 사람들에게 2 차원으로 자극을 분류하는 연구를 실시했습니다. 그런 다음 그 자극의 예를 보여 주면서 각각의 자극이 1 ~ 7의 Likert 척도에 얼마나 전형적인 지 평가 해달라고 요청했습니다. 나는 각 참가자에게 36 자극을 평가하도록 요청했습니다
    r statistics bayesian 2017-11-25

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    brm 회귀 ​​매개 변수의 의미

    brms 패키지를 사용하여 예측 자 x에 대해 가우스 프로세스를 사용하는 다중 레벨 모델을 작성합니다. 모델은 다음과 같이 보입니다 : x predictor의 gp와 다중 레벨 그룹 변수이므로 make_stancode (y ~ gp (x, cov = "exp_quad", by = groups) + (1 | groups), data = dat) 제 경우에는
    r bayesian nonlinear-functions stan hierarchical-bayesian 2017-10-15

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    효율적으로 NxJ 행렬을 J 번호가있는 N 길이 배열로 변환

    Stan을 사용하여 베이 즈 분석을하고 있으며 코드를보다 효율적으로 만들려고합니다. 내 Stan 모델 문자열에 NxJ 매트릭스 변수가 있습니다. 이것은 빠른 매트릭스 연산과 할당을 사용하도록이 방법으로 선언되었습니다. 그러나 최종 모델링 단계 (분포 지정)에서이 NxJ 행렬을 각 배열 요소의 J 실제 값을 포함하는 N 길이 배열로 변환해야합니다. matri
    arrays matrix vectorization bayesian stan 2017-10-23

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    베이지안 네트워크 정보

    저는 AI 코스의 베이지안 네트워크에 대해 공부하고 있습니다. 첨부 된 그림에서 원인 추론 및 진단 유추를 계산하는 방법을 아는 사람이 있습니까? 베이지안 네트워크 예
    artificial-intelligence bayesian 2017-12-15
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