bayesian

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    scikit-learn DPGMMを使用する前提

    私はscikit-learnのDirichlet Processガウス混合モデルを使用してデータセットをクラスタリングしています。そして、私はこの目的のためにこの優れたチュートリアルを使用しています。http://blog.echen.me/2012/03/20/infinite-mixture-models-with-nonparametric-bayes-and-the-dirichlet-p
    machine-learning statistics scikit-learn bayesian 2017-03-29

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    有向グラフから1つのエッジを削除するG

    有向グラフGから1つのエッジ（新しいグラフG '）を削除するとどうなりますか？例えば、Gを因数分解する確率分布PもG 'を因数分解するか？ GとG 'が無向グラフであればどうなりますか？ ご協力いただければ幸いです！
    machine-learning bayesian naivebayes bayesian-networks probability-distribution 2017-04-01

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    probパッケージが条件付き確率を誤って計算しているようですか？

    Rのprobパッケージを使用して条件付き確率を計算しています。 私のデータセットは、私はR で次のコマンドを使用する場合、PROB（Q2 = 1与えられたQ4 = 1）を計算するために私の知識に従って、それは1でなければなりません。しかしたい Q1 Q2 Q3 Q4 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 です Prob(a,Q
    r statistics probability bayesian 2017-04-14

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    MATLAB：確率分布を3次元でプロットするにはどうすればよいですか？ （ベイズルールを含む）

    ベイズルールを使って、研究問題の最適なパラメータを見つけようとしています。私の質問は、これらのパラメータの事前確率分布を生成することです。 私の2つのパラメータがAとBであると仮定します。Aの事前分布はガンマ分布のようになり、Bの分布は正規化ガウス分布のようになります。目的は、これらの分布をx軸とy軸にプロットし、z軸に結合確率P（A、B）= P（A）* P（B）をプロットすることです。私がそれを
    matlab multidimensional-array bayesian 2017-04-18

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    PyMC3の順序予測変数をモデル化する際にメトリック・プレディクタを使用する

    PyMC3のDoing Bayesian Data Analysis（Kruschke）の第23.4章の順序付きプロビット回帰モデルを実装しようとしています。サンプリング後、切片と勾配の事後分布は本の結果と実際には匹敵しません。モデル定義には根本的な問題があると思いますが、私はそれを見ません。 データ： Xはメトリック・プレディクタ（zXに標準化されている）、Yは順序アウトカム（1-7）です。参考
    regression bayesian pymc3 ordinal 2017-04-18

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    ChoiceModelR、none = TRUE、 "betadrawのエラー[good、] = newbeta [good、]"

    私はChoiceModelRを階層型多項ロジットに使用しています。私は外部財（通常の分布に従う）の有用性の見積もりを得たいと思う。外部財は内部財のような共変量を持たない。それは価格やブランドダミーを持つことができないので、私はlist（none = TRUE）をセットし、Xデータ（ChoiceModelRのドキュメントに記載）にこのno-choiceを加えず、y 反復は、その後いくつかの点で、それ
    r bayesian hierarchical choice mlogit 2017-04-21

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    ベイズの計算方法

    私の結果の事後確率を計算したいが、適切な関数が見つからない。 これは私のコードですが、私はhere prior = c(D = .0001, not.D = 1 - .0001) like.D = c(pos=.99, neg=.01) like.not.D = c(pos=.01, neg=.99) likelihood = rbind(D = like.D, not.D = like.n
    r bayesian 2017-04-22

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    Naive Bayes Rの分類 - ゼロから

    irisデータセットを使用して手作業でRのをNaive Bayes Classifierにするコードを書きました。 3クラス へのデータは、各クラスの前 によってdnorm 乗算を使用して、各クラス 計算確率の平均と分散を計算 デバイド：私は次のことをやりました私はそれぞれの結果に対して実際に確率が低いです。の後ろ機能の部分が正しいかどうか疑問に思っていますか？ここに私のコードは次のとおりです。こ
    r statistics classification bayesian naivebayes 2017-03-05

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    choicemodelr：データ構造に誤りがありますか？

    SermasとColiasのRパッケージChoiceModelRで経験のある方が、階層ベイズ多項ロジットモデルを見積もることを願っています。現在、私は実際のデータを準備するためにコンジョイント（テストデータ）からデータを分析しています。データファイルは、必要に応じて（UnitID Set Alt X_1 ... X_natts y）の形式を持ち、yは離散です。各選択肢セットには、3つの選択肢（al
    r bayesian choice 2017-04-25
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