bayesian

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내가 여기 R에서 작업하고

메트로 폴리스 - 헤이스팅스 알고리즘 (MCMC)를 사용하여 프로 빗 모델을 시뮬레이션하는 것은 내 코드입니다 : 나는 문제가 추측 n <- 1000 trueB0 <- 0 trueB1 <- 0.1 prior.mean0 <- 0 prior.sd0 <- 10 prior.mean1 <- 0 prior.sd1 <- 10 x <- rnorm(n, 0,

r statistics bayesian mcmc 2017-01-09

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병렬로 여러 베이지안 체인을 실행 중 R : 3 노드에서 오류가 발생했습니다. 첫 번째 오류 : 잘못된 치수 수

여러 코어에서 베이지안 통계 함수의 복제 체인을 실행하려고합니다. 코어 당 1 개의 체인. 아래의 mcmc 함수는 단일 mcmc 체인을 실행하는 스크립트입니다. 내 생각으로는 mcmc 함수를 세 번 실행할 수 있습니다. 각 인스턴스는 별도의 코어에 있습니다. 수정하려고 시도한 몇 가지 예를 발견했지만 적절하게 실행하지 못했습니다. 다음과 같은 오류가 발생합

r parallel-processing bayesian mcmc 2017-01-13

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PyMC3 : 계층 적 럭비 모델 후부?

는 그냥 PyMC3 documentation를 통해 읽기 시작 (I 훨씬 더 편안 sklearn과 함께 해요)와 Rugby hierarchical model example 건너 온했습니다 # Imports and Rugby data setup -- model in next section import numpy as np import pandas as

python bayesian pymc mcmc pymc3 2017-01-17

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PyMC3 PK 모델링. 데이터 모델을 만드는 데 사용 된 매개 변수로 모델을 만들 수 없습니다.

저는 PK 모델링과 pymc3에 익숙하지 않지만 pymc3을 가지고 놀았으며 간단한 PK 모델을 자체 학습의 일부로 구현하려고합니다. 구체적으로는이 관계를 캡처하는 모델 ... C (t) (Cpred)는 시간 t에서의 농도는, 투여 량은 소정 용량이이 V는 분포의 양이며, CL은 간극이다. 3 회 복용량 100,200,300에 대해 CL = 2, V = 1

bayesian pymc pymc3 2017-01-24

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베이지안 최적화를 이용한 심층 학습 구조의 하이퍼 파라미터 최적화

원시 신호 분류 작업을위한 CLDNN (Convolutional, LSTM, Deep Neural Network) 구조를 구축했습니다. 각 교육 기간은 약 90 초 동안 실행되며 하이퍼 매개 변수는 최적화하기가 매우 어려워 보입니다. 나는 하이퍼 파라미터 (예 : 랜덤 또는 그리드 검색)를 최적화하는 다양한 방법을 연구했으며 베이지안 최적화에 대해 알아 냈

optimization machine-learning tensorflow deep-learning bayesian 2017-01-25

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는

이 분류 문제를 감안할 때 행렬 (또는 데이터 세트)을 분류하는 방법, 훈련 데이터는 같습니다 input - output -------------- A 100 B 150 C 170 .............. 6 개 변수 A, B, C가 큰 데이터 세트입니다 , 각각 5000 행 약 . 문제점은 다음과 같은 다른 데이터 세트 입력에 대한 분

python machine-learning classification bayesian naivebayes 2016-12-08

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베이 즈에서 특성 벡터를 지정하는 동안 Mahalanobis 거리의 곡선 그리기 R

패턴 인식 및 통계를 연구하고 있습니다. 코드를 명시 적으로 작성하는 대신 R에서 직접 함수를 사용하는 것이 좋습니다. 내 질문은 3 개 클래스 2 차원 문제에 는, 각 클래스에 대한 나의 특징 벡터는 일반적으로 공분산 행렬와 함께 배포되는 각 클래스에 대한 s <- matrix(c(1.2,0.4,0.4,8),nrow=2) 와 평균 벡터는 m1 <- t(c

r classification bayesian pattern-recognition mahalanobis 2017-01-27

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pymc3 몬테카를로 스테퍼를 사용자 정의 카테고리 배포에 사용할 수 있습니까?

나는 pymc3에서 숨겨진 Markov-Chains을 구현하려고합니다. 숨겨진 상태를 구현하는 데 꽤 오래되었습니다. 아래에서는 간단한 2- 상태 마르코프 체인을 보여줍니다. import numpy as np import pymc3 as pm import theano.tensor as tt # Markov chain sample with 2 stat

theano bayesian hidden-markov-models pymc3 2017-01-27

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JAGS/rjags에서 여러 그룹에 대한 베이 즈 독립 매개 변수를 별도로 할당합니다.

Kruschke의 Doing Bayesian Data Analysis (제 9 장)에서 외삽하여 JAGS에서 계층 적 분석을 수행하려고합니다. 4 개의 헤드 비율에 대한 사후 매개 변수 추정을 얻고 싶습니다. 두 박하에서 나오는 동전 (세타 1, 2, 3, 4)과 각 박하에서 나온 동전의 평균 편견에 대한 견적 (민트 바이어스 : 오메가). 각 박하의 편차

r bayesian jags runjags 2016-12-09

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숨겨진 마르코프 모델 베이지안 관계 Udacity의에서

안녕하세요이있다 인공 지능 클래스입니다. 나는 질문이있다. P (R0) = 1은 비가 오는 날의 확률이 1임을 의미합니다. 여기 내 질문이 있습니다. P (R2 | H1 G2)? 즉 우리는 내가이 있기 때문에 P(R_2|G_2)로 감소 될 수있는 몇 가지 유용한 데이터 P(R_2|H_1, G_2) DAY2

artificial-intelligence bayesian hidden-markov-models markov-chains 2017-01-01

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