bayesian

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我非常期待爲我正在開發的網站實現貝葉斯平均評級系統。我遇到了一個問題 - 我可以在網上找到的所有例子都是用於多值評分系統的，其中最小的是二進制 - 喜歡/不喜歡（Apply Bayesian average in a NON 5-star rating system）。我似乎無法理解如何將二元貝葉斯應用於一元評分系統。我有沒有不喜歡，我只喜歡。鑑於算法： (n/(n + C)) * j +

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隨機森林的比較貝葉斯分類

的我想實現一個語言分類像語言學家在Github上： - http://www.github.com/github/linguist 我不知道，如果隨機森林比貝葉斯在複雜性方面更好。每種編程語言都會有大量的樣本數據需要訓練。隨機森林可以勝過貝葉斯嗎？

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使用離散事先標準化β分佈的常量：R代碼查詢

我目前正在通過Jim Albert的R進行貝葉斯思考。我有一個關於他的代碼的查詢，他的例子有一個beta可能性和離散事件。他計算後的代碼是： pdisc <- function (p, prior, data) s = data[1] # successes f = data[2] # failures ############# p1 = p + 0.5

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使用Mallet進行樸素貝葉斯分類：Alphabets如何以及在哪裏設置？

我正在嘗試在項目中使用MALLET機器學習庫來進行詞義消歧。我的特徵向量包含一個x令牌的固定大小的令牌窗口，位於目標令牌的左側和右側。槌訓練實例被創建這樣的： // Create training list Pipe pipe = new TokenSequenceLowercase(); InstanceList instanceList = new InstanceList(pipe);

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簡單多元線性模型的Rstan代碼

我正在嘗試使用Rstan來擬合來自Christensen，Johnson，Branscum和Hanson的貝葉斯理念和數據分析的示例模型：科學家和統計人員的介紹。作者使用WinBUGS，所以一些適應是必要的。數據是here和WinBUGS代碼複製在這篇文章的底部。這是一個非常簡單的模型，但我是一個完整的初學者，我無法弄清楚如何解決我得到的錯誤。我斯坦代碼如下： data { int N_

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節點xi1的多重定義[1,1]

我在下面的代碼中遇到了一個問題，在編譯過程「多重定義節點xi1 [1,1]」時出現了問題，請大家幫我解決這個問題。提前很多感謝 model { for(i in 1:N){ #measurement equation model for(j in 1:P){y[i,j]~dnorm(mu[i,j],psi[j])I(thd[j,z[i,j]],thd[j,z[i,j]+1])} xi[i

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r - 從概率網格抽樣（貝葉斯後驗近似）

我正在做貝葉斯分析，我試圖估計兩個參數。爲了近似後驗分佈，我構建了一個精細網格並計算網格中每個元素的後驗概率。我規範化它，使網格總和爲1. 現在我對分佈採樣感興趣。這是我到目前爲止有： sampleGrid <- function(post.grid, mu.grid, sig2.grid) { value <- sample(post.grid, 1, prob=post.grid)

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PyMC：趁着稀疏模型結構的自適應都市報MCMC

我有一個結構化的，因爲這圖中的模型：我有幾個人（索引1的人口... 5在這幅圖片中）。人口參數（A和B，但可以有更多）確定每個人的潛在變量L[i]的分佈。潛在變量L[i]以概率方式確定觀察X[i]。這個模型是「稀疏」的，因爲大多數節點沒有邊直接連接它們。我想用PyMC來推斷人口參數，以及每個人的潛在變量。（一個相關的問題，更詳細地描述了我的具體情況，是here。）我的問題是：我是否應該使用A

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JAGS：單位特定的時間趨勢

使用JAGS我試圖估計一個包含單位特定時間趨勢的模型。但是，問題是我不知道如何建模，到目前爲止我一直無法找到解決方案。作爲一個例子，考慮我們有以下數據： rain<-rnorm(200) # Explanatory variable n1<-rnorm(200) # Some noise gdp<-rain+n1 # Outcome variable ccode<-rep(1:1

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MCMC中的參數數量

我想使用pymc包從我的後驗分佈中抽樣。我想知道是否有這樣的算法可以處理的維數的限制。我的對數似然是3個高斯和1個高斯混合的總和。我的模型中大約有750 parameters。 pymc可以處理如此大量的參數嗎？