Статьи по тематике bayesian-machine-learning

Публикации по теме 'bayesian-machine-learning'

Байесовская сеть

Введение В этой статье я представлю байесовскую сеть и основные понятия с соответствующими уравнениями и примерами. Байесовская сеть представляет собой графическую модель (DAG — направленный ациклический граф), основанную на определениях вероятности и рассматривающую условные зависимости между переменными и событиями (вероятность наступления события). Прежде чем продолжить изучение байесовской сети, позвольте мне дать некоторые основные определения. Терминология Совместная..

Вероятностное программирование

Я только начал двухмесячную стажировку в Лаборатории информатики. Обычно я работаю над докторской степенью в области моделирования гауссовских процессов для глобальных климатических моделей. Но в течение следующих нескольких недель я буду в лаборатории информатики, изучая вероятностное программирование для вывода в моделях, основанных на физике. Нас интересует моделирование физических систем , таких как атмосфера и океаны. Чтобы построить эти модели, нам сначала нужно знать параметры и..

Как Wiley помогает преподавателям оценивать продолжительность заданий? (Часть 3)

Сопряженная предыдущая модель для времени и количества вопросов (начиная с интеллектуальных значений по умолчанию и обновляя оценки с течением времени) В Часть 1 и Часть 2 мы описали причину выбора байесовского подхода для обновления оценок длины назначения в реальном времени на основе новых данных. В этой части давайте посмотрим, как было выполнено фактическое моделирование с использованием сопряженных априорных байесовских моделей. Длительность моделирования Поскольку..

Визуализация наивной теоремы Байеса

Байесовская теорема, визуализированная с помощью диаграмм Венна, дерева и пирога Вам когда-нибудь приходилось запоминать формулу теоремы Байеса? Визуализируйте теорему Байеса через диаграмму Венна и не нужно запоминать ее снова. На диаграмме Венна ниже вероятность того, что случайно выбранная ученица - это девушка из 100-го класса, P (Девушка) - это доля девушек среди 100 учеников: Условная вероятность того, что она носит розовое платье, учитывая, что ученица - девочка, P..

CS-330 — Лекция по метаобучению 5, примечания

ЦЕЛЬ :- «Осознание неопределенности» Насколько мы не уверены в наших прогнозах, учитывая данные обучения? [Полезно для активного обучения и обучения с подкреплением; который явно пытается уменьшить это] Мы знаем, что задачи метаобучения должны иметь общую «структуру» для эффективного метаобучения. Хорошим определением «общей структуры» может быть то, что задачи имеют некоторую общую скрытую информацию/переменную θ, которая влияет на распределение специфичных для задачи скрытых..

Введение в наивный байесовский классификатор

Экскурсия по машинному обучению и глубокому обучению Введение в наивный байесовский классификатор От теории к практике, изучите основные принципы наивного Байеса. В этом блоге будут рассмотрены следующие вопросы и темы: 1. Что такое наивный байесовский классификатор? 2. Как рассчитать параметры и сделать прогноз в наивном байесовском классификаторе? 3. Сглаживание Лапласа. 4. Приложение на питоне Что такое наивный байесовский классификатор? Наивный байесовский..

MLE, MAP и байесовское обучение

Недавно я прочитал довольно много статей о взаимосвязи между MLE, MAP и байесовским обучением. Однако я считаю, что большинство из них не объясняет, чем MLE и MAP отличаются от оценки Байеса. Разница между MLE и MAP вполне очевидна. MLE максимизирует функцию правдоподобия. MAP максимизирует апостериорную вероятность. Когда предварительное распределение является однородным, MAP и MLE дают одинаковый результат. Предположим, нам дан набор данных в качестве обучающего набора, и нас просят..