Als «bayes» getaggte Fragen

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Was haben Sie getan, um sich an Bayes 'Regel zu erinnern?

Ich denke, eine gute Möglichkeit, sich an die Formel zu erinnern, besteht darin, sich die Formel folgendermaßen vorzustellen: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis A ein bestimmtes Ergebnis hat, wenn das Ergebnis eines unabhängigen Ereignisses B gegeben ist = die Wahrscheinlichkeit, dass beide...

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Was bedeutet eine "nachvollziehbare" Verteilung?

Zum Beispiel hören wir in einem generativen kontradiktorischen Netzwerk oft, dass Inferenz einfach ist, weil die bedingte Verteilung von x bei gegebener latenter Variable z 'traktierbar' ist. Außerdem habe ich irgendwo gelesen, dass eine Boltzmann-Maschine und ein Variations-Autoencoder verwendet...

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Bayes-Theorem mit mehreren Bedingungen

Ich verstehe nicht, wie diese Gleichung abgeleitet wurde. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|ich′)P(M2|ich′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} Diese Gleichung stammt aus der...

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Hierarchische Bayes'sche Modelle vs. empirische Bayes

Würden Sie das HBM vs EB als zwei Alternativen betrachten, bei denen die Hyperparameter "im Spiel" sind, abgetastet / geschätzt / etc. Zu werden? Es besteht eindeutig ein Zusammenhang zwischen diesen beiden. Würden Sie HBM als "voll Bayesianer" betrachten als EB? Gibt es einen Ort, an dem ich sehen...

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Variationsinferenz, KL-Divergenz erfordert wahres

Nach meinem (sehr bescheidenen) Verständnis der Variationsinferenz versucht man, eine unbekannte Verteilung zu approximieren, pppindem man eine Verteilung qqq , die Folgendes optimiert: KL(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)KL(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)KL (p||q) = \sum\limits_{x} p(x)log \frac {p(x)}{q(x)} Immer...