bayesian

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    這裏是我的數據從R中的最後一個視圖和它產生的誤差 此數據爲0,1,表型數據的2格式。最後一列保存標籤值,前1000個值爲零,下1000個值爲1.請問我是否需要更多信息。變量'data'保存下面在視圖中顯示的文件。我安裝了e1071軟件包並運行NaïveBayes來做預測。我很抱歉,如果我的解釋與我的項目有任何誤導,並且這篇文章的格式不正確。請幫助我收到的錯誤。 謝謝。

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    我想知道如何模擬利用R中的arm或rstanarm包估計的迴歸模型中的感興趣的數量。我是貝葉斯方法和R中的新手,並且已經使用Zelig包一段時間了。我問了一個類似的問題before,但我想知道是否可以使用這些包估計的後驗分佈來模擬這些數量。 在Zelig中,您可以設置獨立值所需的值,並計算結果變量(期望值,概率等)的結果。一個例子: # Creating a dataset: set.seed(

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    我是帶pyMC的新手,我不能用pyMC構建MCMC的結構。我想建立一個鏈,我很困惑如何一起定義我的參數和對數似然函數。我的卡方函數由下式給出: 其中和是觀測數據和對應誤差分別和是具有四個自由參數的模型和參數是非線性的。 現有用於X和Y是均勻的,如: import pymc as pm import numpy as np import math import random @pm.sto

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    我正在用R分析一些基因表達數據。我想用limma的eBayes(limme是BioConductor的一部分)做差異基因表達分析,但要做到這一點,我需要將我的表達數據作爲eset對象。事情是,我只有預處理的數據,沒有CEL文件,我可以直接轉換成eset對象。我試圖從互聯網上搜索,但找不到解決方案。我發現的唯一的事情是它是可能的。 爲什麼eBayes: 它應該有,即使只有兩三中的一些羣體的樣本穩定的

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    我正在通過教程約蒙特卡羅馬爾可夫鏈處理與pymc庫。我也是一個新手,使用pymc並嘗試建立我自己的MCMC過程。我遇到了幾個問題,我無法在pymc教程中找到適當的答案: 第一:我們如何定義pymc先驗然後邊緣化鏈過程中的先驗? 我的第二個問題是關於Dirichlet分佈,這個分佈是如何與MCMC中的先驗信息相關的,它應該如何定義?

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    我正在研究新聞應用程序。在主頁上,用戶看到一個標題列表,然後他可以點擊一個閱讀文章和評論。 我想根據他的歷史提供「推薦文章」選項。例如,如果他閱讀了一篇文章 - 我將爲該算法提供標題關鍵詞,以便了解該用戶喜歡閱讀的內容。 我所讀到的有關貝葉斯過濾器的問題是,您需要用良好的輸入和錯誤的輸入(如良好的電子郵件和垃圾郵件)來訓練它們。我的情況不同的是沒有不好的例子。如果用戶沒有閱讀文章 - 這並不意味着

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    你好,我有一些關於樸素貝葉斯分類器的問題。 在我的項目中,我必須將文本分類爲4個可用類中的一個類。 在樸素貝葉斯,我們有式等 cmap=argmax.P(d|c).P(c) 我有standarize每個類的訓練文檔的量,所以我就爲每個類(0.25)相同P(c)值。 這裏是我的問題:如果測試文檔標記沒有任何屬於這4個類中的任何標記(在文檔培訓中)會怎麼樣? 導致所有班級具有相同的值P(d|c).

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    我想運行的程序尤其是mrbayes。 我已經設置了我的項目,建立了一個VM實例(mrbayestest)並通過終端訪問它。我已經將必要的mrbayes文件上傳到谷歌存儲並cd'd到目錄中。 例如。我在:markramotowski @ mrbayestest:〜/ mrBayesData/mrbayes/mrbayes_3.2.2 它說,我打算運行./configure,但是這是什麼意思我要在VM

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    我試圖讓使用兩個轉換率之間的差異MCMCpack一個後驗分佈,如同對A和B段的this PyMC tutorial. 我可以得到兩個採樣速率的後驗就好了,但我正在努力如何實施採樣三角洲..任何想法? 編輯真正的增量(這將是未知的,如果我們沒有製造的數據,這也是我們想用MCMC估計)是兩種稅率true_p_a和true_p_b即0.01之間的差異。 # define true success rat

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    我正在嘗試使用BUGS編寫dirichlet-multinomial模型。 基本上我有18個地區和3個類別每個地區。例如, 區域1:0.50屬於低,0.30屬於中,0.20屬於高。這樣的例子不勝枚舉,以區域18當然也有不同proportions.The只有我的代碼是這樣 `model { for (i in 1:N) { x[1:3] ~ dmulti(p[],n[i]) p[1:3] ~