คำถามติดแท็ก bayesian-network

ตัวแปรสุ่มสองตัวคือ A และ B มีความเป็นอิสระทางสถิติ นั่นหมายความว่าใน DAG ของกระบวนการ:และแน่นอน(A) แต่นั่นก็หมายความว่าไม่มีประตูหน้าจาก B ถึง A?(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) เพราะเราก็ควรจะได้รับ(A) ดังนั้นหากเป็นเช่นนั้นความเป็นอิสระทางสถิติหมายถึงการขาดสาเหตุโดยอัตโนมัติหรือไม่?P(A|do(B))=P(A)P(A|do(B))=P(A)P(A|do(B))=P(A)

40 independence  causality  bayesian-network  dag 

อะไรคือความแตกต่างระหว่างโครงข่ายประสาทเทียม , เครือข่ายแบบเบย์ , ต้นไม้ตัดสินใจและตาข่ายของ Petriถึงแม้ว่าพวกมันจะเป็นโมเดลกราฟิกทั้งหมดและแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์เชิงเหตุ - ผล

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

ฉันมีตัวจําแนกสองตัว A: เครือข่าย Bayesian ที่ไร้เดียงสา B: ต้นไม้ (เชื่อมต่อโดยลำพัง) เครือข่ายแบบเบย์ ในแง่ของความแม่นยำและมาตรการอื่น ๆ A ทำงานค่อนข้างแย่กว่า B. อย่างไรก็ตามเมื่อฉันใช้ R แพ็คเกจ ROCR และ AUC เพื่อทำการวิเคราะห์ ROC ปรากฎว่า AUC สำหรับ A สูงกว่า AUC สำหรับ B เหตุใดจึงเป็นเช่นนี้ เกิดขึ้น? จริงบวก (tp), เท็จบวก (fp), ลบเท็จ (fn), ลบจริง (tn), ความไว (เซน), ความจำเพาะ (spec), ค่าพยากรณ์เชิงบวก (ppv), ค่าพยากรณ์ลบ (npv), และ ความแม่นยำ …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

ความแตกต่างระหว่างเครือข่ายแบบเบย์และกระบวนการมาร์คอฟคืออะไร? ฉันเชื่อว่าฉันเข้าใจหลักการของทั้งสอง แต่ตอนนี้เมื่อฉันต้องการเปรียบเทียบทั้งสองที่ฉันรู้สึกว่าหายไป พวกเขามีความหมายเหมือนกันกับฉัน แน่นอนพวกเขาไม่ใช่ ลิงค์ไปยังแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ก็ชื่นชม

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

ฉันเพิ่งอ่านบทความนี้ซึ่งอธิบายถึงวิธีการคำนวณความสามารถในการทำซ้ำ (ความน่าเชื่อถือหรือความสัมพันธ์ภายในอินทราเน็ต) ของการวัดผ่านการสร้างแบบจำลองเอฟเฟกต์ผสม รหัส R จะเป็น: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) #compute n0, the repeatability adjustment n = as.data.frame(table(my_data$unit)) k = nrow(n) N = sum(n$Freq) n0 = (N-(sum(n$Freq^2)/N))/(k-1) #compute …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

ฉันกำลังจัดการกับโมเดลเชิงเส้นลำดับชั้นแบบเบย์ที่นี่เครือข่ายอธิบาย YYYหมายถึงยอดขายสินค้ารายวันในซูเปอร์มาร์เก็ต (ปฏิบัติตาม) XXXเป็นเมทริกซ์ที่รู้จักกันดีของผู้ถดถอยซึ่งรวมถึงราคาโปรโมชั่นวันของสัปดาห์สภาพอากาศวันหยุด 1SSSคือระดับสินค้าคงคลังแฝงที่ไม่รู้จักของแต่ละผลิตภัณฑ์ซึ่งทำให้เกิดปัญหามากที่สุดและฉันพิจารณาเวกเตอร์ของตัวแปรไบนารีหนึ่งรายการสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ที่มีบ่งบอกถึงการออกจากสต็อคและดังนั้นความไม่พร้อมใช้งานของผลิตภัณฑ์ แม้ว่าในทางทฤษฎีไม่ทราบว่าฉันประเมินมันผ่าน HMM สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ดังนั้นจึงถือได้ว่าเป็นที่รู้จักกันในชื่อ X.ฉันเพิ่งตัดสินใจปลดมันเพื่อพิธีการที่เหมาะสม111 ηη\etaเป็นพารามิเตอร์เอฟเฟกต์แบบผสมสำหรับผลิตภัณฑ์ใด ๆ ก็ตามที่พิจารณาถึงผลกระทบแบบผสมคือราคาผลิตภัณฑ์โปรโมชั่นและสต็อกสินค้า b 1 b 2ββ\betaคือเวกเตอร์ของสัมประสิทธิ์การถดถอยคงที่ในขณะที่และเป็นเวกเตอร์ของสัมประสิทธิ์ผลกระทบผสม กลุ่มหนึ่งบ่งบอกถึงแบรนด์และอีกกลุ่มระบุถึงรสชาติ (นี่คือตัวอย่างในความเป็นจริงฉันมีหลายกลุ่ม แต่ที่นี่ฉันรายงานเพียง 2 เพื่อความชัดเจน)ข1ข1b_1ข2ข2b_2 Σ ข1 Σ ข2ΣηΣη\Sigma_{\eta} ,และเป็นเหนือเอฟเฟกต์ผสมΣข1Σข1\Sigma_{b_1}Σข2Σข2\Sigma_{b_2} เนื่องจากฉันมีข้อมูลจำนวนมากสมมติว่าฉันปฏิบัติต่อยอดขายแต่ละครั้งเนื่องจาก Poisson กระจายเงื่อนไขบน Regressors (แม้ว่าสำหรับผลิตภัณฑ์บางอย่างการประมาณเชิงเส้นจะถือและสำหรับคนอื่นแบบจำลองที่สูงเกินศูนย์จะดีกว่า) ในกรณีเช่นนี้ฉันจะมีผลิตภัณฑ์ ( นี่เป็นเพียงสำหรับผู้ที่สนใจในแบบจำลอง Bayesian เองข้ามไปที่คำถามหากคุณพบว่ามันไม่น่าสนใจหรือไม่สำคัญ :) ):YYY Ση∼ ฉันW( α0, γ0)Ση~ผมW(α0,γ0)\Sigma_{\eta} \sim IW(\alpha_0,\gamma_0) Σข1∼ ฉันW( α1, γ1)Σข1~ผมW(α1,γ1)\Sigma_{b_1} \sim IW(\alpha_1,\gamma_1) …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

คำศัพท์ที่นี่เป็นระเบียบ "สมการโครงสร้าง" เป็นเรื่องที่คลุมเครือว่า "สถาปัตยกรรมสะพาน" และ "เครือข่ายแบบเบย์" คือไม่ได้ภายในแบบเบย์ ยิ่งกว่านั้น God-of-causality Judea Pearl กล่าวว่าโรงเรียนทั้งสองแห่งมีรูปแบบเหมือนกันเกือบจะเหมือนกัน ดังนั้นอะไรคือความแตกต่างที่สำคัญ? (น่าประหลาดใจสำหรับฉันหน้า Wikipedia สำหรับ SEM ไม่ได้รวมคำว่า "เครือข่าย" ไว้ในการเขียนนี้)

19 sem  bayesian-network  causality 

ฉันกำลังพยายามทำความเข้าใจกับตรรกะการแบ่งแยกในเครือข่าย Causal Bayesian ฉันรู้ว่าอัลกอริทึมทำงานอย่างไร แต่ฉันไม่เข้าใจว่าทำไม "การไหลของข้อมูล" ทำงานตามที่ระบุไว้ในอัลกอริทึม ตัวอย่างเช่นในกราฟด้านบนสมมติว่าเราได้รับ X เท่านั้นและไม่พบตัวแปรอื่น จากนั้นตามกฎของการแยก d การไหลของข้อมูลจาก X ถึง D: X อิทธิพลซึ่งเป็นX) ไม่เป็นไรเนื่องจาก A เป็นสาเหตุของ X และหากเราทราบเกี่ยวกับผลกระทบ X สิ่งนี้จะส่งผลต่อความเชื่อของเราเกี่ยวกับสาเหตุ A. ข้อมูลไหลP(A)≠P(A|X)P(A)≠P(A|X)P(A)\neq P(A|X) X มีอิทธิพลต่อ B ซึ่งเป็นX) ไม่เป็นไรเนื่องจากความรู้ของเราเกี่ยวกับ X เปลี่ยนแปลงไป A การเปลี่ยนแปลงที่ A สามารถส่งผลต่อความเชื่อของเราเกี่ยวกับสาเหตุ B เช่นกันP(B)≠P(B|X)P(B)≠P(B|X)P(B)\neq P(B|X) X มีอิทธิพลต่อ C ซึ่งเป็นX) ไม่เป็นไรเพราะเรารู้ว่า B นั้นลำเอียงโดยความรู้ของเราเกี่ยวกับผลกระทบทางอ้อม X …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

ฉันคาดว่าอาจไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ แต่ฉันเคยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรมาหลายครั้งในอดีตและพยายามเรียนรู้เกี่ยวกับ Bayesian Networks ฉันต้องการที่จะเข้าใจภายใต้สถานการณ์ใดหรือคุณต้องการเลือกใช้เครือข่ายแบบเบย์ผ่านวิธีการอื่น ๆ สำหรับปัญหาประเภทใด

13 machine-learning  bayesian-network 

ฉันกำลังเรียนแบบจำลองความน่าจะเป็นหนังสือสำหรับศึกษาด้วยตนเอง ขอบในกราฟไซเคิลกำกับ (DAG)แสดงถึงความสัมพันธ์เชิงสาเหตุหรือไม่? ถ้าฉันต้องการสร้างเครือข่ายแบบเบย์แต่ฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับทิศทางของลูกศรในนั้น ข้อมูลทั้งหมดจะบอกฉันว่าเป็นความสัมพันธ์ที่สังเกตไม่ใช่การเชื่อมโยงระหว่างกัน ฉันรู้ว่าฉันถามมากเกินไปเนื่องจากฉันแน่ใจว่าการติดตามบทจะช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ แต่เป็นเพียงสิ่งที่ฉันไม่สามารถหยุดคิดได้

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

ฉันกำลังเรียนหลักสูตร PGM โดย Daphne Koller บน Coursera โดยทั่วไปเราจะสร้างแบบจำลองเครือข่ายแบบเบย์เป็นเหตุและผลของกราฟกำกับของตัวแปรซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลที่สังเกตได้ แต่ในบทเรียนและตัวอย่างของ PyMC ฉันเห็นว่ามันไม่ได้เป็นแบบอย่างในแบบเดียวกับ PGM หรือ atleast ที่ฉันสับสน ใน PyMC ผู้ปกครองของตัวแปรโลกแห่งความเป็นจริงใด ๆ ที่สังเกตได้มักจะเป็นพารามิเตอร์ของการแจกแจงที่คุณใช้ในการสร้างแบบจำลองตัวแปร ตอนนี้คำถามของฉันเป็นคำถามที่ใช้งานได้จริง สมมติว่าฉันมี 3 ตัวแปรซึ่งข้อมูลถูกสังเกต (A, B, C) (สมมติว่าพวกมันเป็นตัวแปรต่อเนื่องทั้งหมดเพียงเพื่อประโยชน์ของมัน) จากความรู้ด้านโดเมนเราสามารถพูดได้ว่า A และ B เป็นสาเหตุของ C ดังนั้นเราจึงมี BN ที่นี่ - A, B เป็นผู้ปกครองและ C คือเด็ก ๆ ตอนนี้จากสมการ BN P (A, B, C) …

13 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันอ่านบทความเกี่ยวกับโครงข่ายประสาท Bayesian (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012]ซึ่งให้ความน่าจะเป็นความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุตในเครือข่ายประสาท การฝึกอบรมเช่นโครงข่ายประสาทเทียมคือผ่าน MCMC ซึ่งแตกต่างจากอัลกอริธึมการขยายพันธุ์แบบเดิม คำถามของฉันคืออะไรประโยชน์ของการใช้เครือข่ายประสาทดังกล่าวคืออะไร? โดยเฉพาะคุณสามารถให้ตัวอย่างที่เหมาะสมกับ BNN มากกว่า NN หรือไม่?

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

ฉันต้องการที่จะเข้าใจการทดสอบที่แม่นยำของฟิชเชอร์มากขึ้นดังนั้นฉันจึงคิดค้นตัวอย่างของเล่นต่อไปนี้โดยที่ f และ m สอดคล้องกับเพศชายและเพศหญิงและ n และ y สอดคล้องกับ "การบริโภคโซดา" เช่นนี้: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 เห็นได้ชัดว่านี่คือการทำให้เข้าใจง่ายมาก แต่ฉันไม่ต้องการให้บริบทเข้ามาขวางทาง ที่นี่ฉันเพิ่งสันนิษฐานว่าผู้ชายไม่ดื่มโซดาและหญิงดื่มโซดาและต้องการดูว่าวิธีการทางสถิติมาถึงข้อสรุปเดียวกัน เมื่อฉันทำการทดสอบฟิชเชอร์ที่แน่นอนใน R ฉันจะได้ผลลัพธ์ต่อไปนี้: > fisher.test(soda_gender) Fisher's Exact Test for Count Data data: soda_gender p-value = 0.007937 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

ในขณะที่ฉันกำลังอ่านเกี่ยวกับเครือข่ายแบบเบย์ฉันพบคำว่า " ผ้าห่มมาร์คอฟ " และสับสนอย่างมากกับความเป็นอิสระในกราฟเครือข่ายแบบเบย์ ผ้าห่มมาร์คอฟกล่าวสั้น ๆ ว่าทุกโหนดขึ้นอยู่กับพ่อแม่เด็กและพ่อแม่ของเด็กเท่านั้น [เป็นพื้นที่สีเทาสำหรับโหนด A ในภาพ] ความน่าจะเป็นร่วมของ BN,คืออะไร?P( M, S, G , I, B , R )P(M,S,G,I,B,R)P(M,S,G,I,B,R) (ที่มา: aiqus.com ) ถ้าฉันทำตามขั้นตอนผู้ปกครองเท่านั้นกฎความเป็นอิสระก็คือ P( M| S) P( S| G,I) P( ฉัน| B)P( R | B ) P( G ) P( B )P(M|S)P(S|G,I)P(I|B)P(R|B)P(G)P(B) P(M | S)P(S | G,I)P(I …

11 bayesian  bayesian-network