Digamos que estou tentando descobrir a probabilidade de que o sabor favorito de sorvete de alguém seja baunilha. Eu sei que a pessoa também gosta de filmes de terror. Quero descobrir a probabilidade de que o sorvete favorito da pessoa seja baunilha, já que eles gostam de filmes de terror. Eu...
Gostaria de entender esse tópico, mas aprender com os white papers e tutoriais é difícil, porque existem muitas lacunas que geralmente são preenchidas em livros didáticos. Se for importante, tenho um histórico matemático relativamente forte, como fiz meu Ph.D. em matemática aplicada (CFD para ser...
A maior parte disso é de fundo, pule para o final se você já souber o suficiente sobre as misturas de processos do Dirichlet . Suponha que eu estou modelando alguns dados como provenientes de uma mistura de processos de Dirichlet, ou seja, permita que e condicional em assumamF∼D(αH)F∼D(αH)F \sim...
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...
Este é o resultado do google trends obtido para a frase "Naive Bayes" de janeiro de 2004 a abril de 2017 ( link ). De acordo com esse número, a taxa de pesquisa para "Naive Bayes" em abril de 2017 é cerca de% 25 superior ao máximo em todo o período. Isso implica que este método simples e antigo...
Estou trabalhando no Think Bayes (gratuito aqui: http://www.greenteapress.com/thinkbayes/ ) e estou no exercício 3.1. Aqui está um resumo do problema: "Uma ferrovia numera suas locomotivas na ordem 1..N. Um dia você vê uma locomotiva com o número 60. Estime quantas locomotivas a ferrovia...
Estou tentando implementar o modelo de Mistura Gaussiana com inferência variacional estocástica, seguindo este artigo . Este é o pgm da mistura gaussiana. De acordo com o artigo, o algoritmo completo de inferência variacional estocástica é: E ainda estou muito confuso sobre o método para...
Estou trabalhando em um problema de inferência de alta dimensão (em torno de 2000 parâmetros do modelo) para o qual somos capazes de executar com precisão a estimativa de MAP encontrando o máximo global do log-posterior usando uma combinação de otimização baseada em gradiente e um algoritmo...
Atualmente, estou vendo um artigo do modelo de efeitos aleatórios do processo Dirichlet e a especificação do modelo é a seguinte: que é o parâmetro de escala e é a medida base. Posteriormente, sugere que integremos uma função sobre a medida base , como A medida base no processo Dirichlet é um cdf...
Ao estimar parâmetros com MAP, por que está escrito que estamos estimando o "modo"? Eu pensei que seria o meio da distribuição
Li os classificadores algébricos: uma abordagem genérica para validação cruzada rápida, treinamento on-line e paralelo e fiquei impressionado com o desempenho dos algoritmos derivados. No entanto, parece que além de Naive Bayes (e GBMs) não existem muitos algoritmos adaptados à estrutura. Existem...
A perda de L2, juntamente com a perda de L0 e L1, são três funções de perda "padrão" muito comuns usadas ao resumir uma posterior pela mínima perda posterior esperada. Uma razão para isso é talvez o fato de serem relativamente fáceis de calcular (pelo menos para distribuições 1d), L0 resulta no...
Um fator Bayes é definido no teste bayesiano de hipóteses e na seleção do modelo bayesiano pela razão de duas probabilidades marginais: dada uma amostra iid e respectivas densidades amostrais e , com as anteriores correspondentes e , o fator Bayes para comparar os dois modelos é Um livro que...
No problema de triagem de mamografia comumente mencionado, com uma probabilidade de triagem de 80%, um valor anterior a 10% e uma taxa de falsos positivos de 50%, ou suas variantes, é fácil explicar que a probabilidade condicional posterior de uma triagem positiva indicar um câncer está presente é...
Por favor, permita-me fazer uma pergunta básica. Entendo a mecânica de Naive Bayes para variáveis discretas e posso refazer os cálculos "à mão". (código de HouseVotes84 todo o caminho abaixo). No entanto - estou lutando para ver como a mecânica funciona para variáveis contínuas (código de...
Os fatores de Bayes indicam o quão bem um determinado modelo é suportado. Diga que estou executando um experimento controlado e tenho dois modelos: o modelo nulo e o modelo alternativo. Se eu tiver um alto fator Bayes, posso argumentar que o tratamento é eficaz e propor a
Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
Estou tentando criar uma abordagem para detectar anúncios de fraude no meu site. Acho que o problema tem muito em comum com a detecção de e-mail de spam (para o qual um classificador bayesiano ingênuo é uma solução comum), pois muitos dos sinais que indicam uma fraude serão encontrados no texto do...
Como um classificador de conjunto mescla as previsões de seus classificadores constituintes? Estou tendo dificuldade em encontrar uma descrição clara. Em alguns exemplos de código que encontrei, o conjunto apenas calcula a média das previsões, mas não vejo como isso poderia fazer uma precisão geral...
Estou usando o classificador ingênuo de bayes para classificar entre dois grupos de dados. Um grupo de dados é muito maior que o outro (acima de 4 vezes). Estou usando a probabilidade anterior de cada grupo no classificador. O problema é que o resultado obtido tem 0% de taxa positiva verdadeira e...