Als «bayesian» getaggte Fragen

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Warum konvergiert MAP zu MLE?

In Kevin Murphys "Maschinelles Lernen: Eine probabilistische Perspektive", Kapitel 3.2, demonstriert der Autor das Bayes'sche Konzeptlernen an einem Beispiel namens "Zahlenspiel": Nachdem wir Proben aus , wollen wir Wählen Sie eine Hypothese die die Regel, die die Stichproben generiert hat, am...

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Wie ist ?

Ich habe kürzlich angefangen, über Maximum Likelihood Estimator und Bayes'sche Statistiken zu lesen. Ich verstehe, dass bei einem statistischen Modell , bei dem zu einem großen Parameterraum , die KL-Divergenz zwischen und ( die Wahrheit ist) Der Parameter, den wir finden möchten) wird für das...

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Was ist der

In der Bayes'schen Wahrscheinlichkeitstheorie ist Wahrscheinlichkeit unser Ausdruck von Wissen über eine bestimmte Sache, nicht eine Eigenschaft dieser Sache. Ich sehe jedoch immer Leute behandelnpppals ein Parameter, der geschätzt werden muss. Sie haben einen Prior für eingerichtetppp,...

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Wie kann ein Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen am besten bewertet werden?

Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des...