R语言Rstan概率编程规划MCMC采样的贝叶斯模型简介 / 开普饭

作者:Daniel Kang, Edward Gan, Peter Bailis, Tatsunori Hashimoto, and Matei Zaharia 翻译:殷之涵校对:方星轩本文约28 ...

上一篇:如何信任机器学习模型的预测结果?(上)-- 机器学习模型预测结果的解释 ◆ ◆ ◆ ◆ 在上一篇中,我们向大家说明了机器学习模型预测结果的解释技术 LIME(Local Interpre ...

第一次听到元学习的预述时,是一个极其兴奋的过程:建立不仅能够进行学习,还能学会如何进行学习的机器项目.元学习试图开发出可以根据性能信号做出响应,从而对结构基础层次以及参数空间进行修改的算法,这些算法在 ...

要说贝叶斯和频率学派,那简直太有意思了.为什么这么说呢?因为两个学派的理解对于我来说真的是一场持久战.我是在学习机器学习的时候接触到的这两个学派,此前并不知道,当时就被深深吸引了,于是找了各种资料学习 ...

贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是应用最为广泛的分类算法之一.朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的 ...

Learning Robust Low-Rank Representation (2012) 注释: 本篇主要学习LRR和online LRR理论.本文由RPCA的提出讲起:再叙述论文提出的onlin ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=19737 Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言.Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法(例如No-U-Turn采样器,一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的 ...

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=22302 混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型,其中,当数据被分组或同时存在固定和随机效应时,结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合. 混合 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20015 本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵.波动率的模型. 均值模型本节探讨条件均值模型. iid模 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23287 引言当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时,我们需要明白,现在我们不仅要预测单变量波动率元素,还要预测协方差元素.假设你有两个序列, ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18266 本文通过R语言建立广义线性模型(GLM).多项式回归和广义可加模型(GAM)来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来. str(ti ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=2857 本文是通过对area,perimeter,campactness几个变量的贝叶斯建模,来查看他们对groovelength这个变量的影响. ...

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=23236 什么是频率学派? 在频率学派中,观察样本是随机的,而参数是固定的.未知的数量. 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率. 有一种想法 ...

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