r语言使用rjags R2jags建立贝叶斯模型 / 开普饭

机器学习 Author:louwill Machine Learning Lab 虽然现在深度学习大行其道,但以XGBoost.LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔 ...

机器学习模型中有大量需要事先进行人为设定的参数,比如说神经网络训练的batch-size,XGBoost等集成学习模型的树相关参数,我们将这类不是经过模型训练得到的参数叫做超参数(Hyperparam ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23524 在本文中,我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样. Metropolis-Hastings算 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21978 本文将介绍如何在R中用rstan和rjags做贝叶斯回归分析,R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析,比如最早的(同时也是参考文献和例子最多 ...

原文http://tecdat.cn/?p=3234概率编程使我们能够实现统计模型,而无需担心技术细节.它对基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用.简介RStan是贝叶斯推理的C ++库.它基于No-U ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24141 背景贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性.对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22410 本文的目的是完成一个逻辑回归分析.使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念. library(tidyverse) library(broo ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22350 在心理学研究中,个人主体的模型正变得越来越流行.原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程.另一个原因是,由于移动设备无处不在,从个人获得 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22206 模型背景每一个动态现象都可以用一个潜过程(Λ(t)来描述,这个潜过程在连续的时间t内演化.当对重复测量的标志变量进行建模时,我们通常不会 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21425 极值理论关注风险损失分布的尾部特征,通常用来分析概率罕见的事件,它可以依靠少量样本数据,在总体分布未知的情况下,得到总体分布中极值的变化情 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18149 当我们将CNN(卷积神经网络)模型用于训练多维类型的数据(例如图像)时,它们非常有用.我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析.我们之前使 ...

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