Questions marquées «bayes»

Combinaison de probabilités avec le théorème de Bayes, en particulier tel qu'il est utilisé pour l'inférence conditionnelle.

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R: Random Forest lançant NaN / Inf dans l'erreur «appel de fonction étrangère» malgré l'absence de NaN dans l'ensemble de données [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon croisée …
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Pourquoi le facteur de normalisation est requis dans le théorème de Bayes?
Le théorème de Bayes va P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Tout va bien. Mais, j'ai lu quelque part: Fondamentalement, P (données) n'est rien d'autre qu'une constante de normalisation, c'est-à-dire une constante qui fait que la densité postérieure s'intègre à une. Nous savons que 0≤P(model)≤10≤P(model)≤10 \leq P(\textrm{model}) \leq 1 et …
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Que fais / as-tu fait pour te souvenir de la règle de Bayes?
Je pense qu'un bon moyen de se souvenir de la formule est de penser à la formule comme ceci: La probabilité qu'un événement A ait un résultat particulier étant donné le résultat d'un événement indépendant B = la probabilité que les deux résultats se produisent simultanément / quoi que nous …
15 bayesian  bayes 
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Théorème de Bayes avec plusieurs conditions
Je ne comprends pas comment cette équation a été dérivée. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} Cette équation est tirée de l'étude "Trial by Probability" où le cas d'OJ Simpson a été donné comme exemple de problème. Le prévenu est jugé pour double meurtre et deux preuves sont présentées contre lui. …
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Pourquoi Bayes Classifier est-il le classificateur idéal?
Il est considéré comme le cas idéal dans lequel la structure de probabilité sous-jacente aux catégories est parfaitement connue. Pourquoi est-ce qu'avec le classificateur Bayes, nous obtenons les meilleures performances possibles? Quelle est la preuve / explication formelle de cela? Comme nous utilisons toujours le classificateur Bayes comme référence pour …
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Interprétation du théorème de Bayes appliqué aux résultats positifs de la mammographie
J'essaie de comprendre le résultat du théorème de Bayes appliqué à l'exemple de la mammographie classique, la torsion de la mammographie étant parfaite. C'est, Incidence du cancer:.01.01.01 Probabilité d'une mammographie positive, étant donné que le patient a un cancer:111 Probabilité d'une mammographie positive, étant donné que le patient n'a pas …
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Quelle est la différence entre la probabilité et la logique floue?
Je travaille avec la logique floue (FL) depuis des années et je sais qu'il existe des différences entre FL et les probabilités concernant en particulier la manière dont FL gère l'incertitude. Cependant, je voudrais demander quelles sont les autres différences entre FL et la probabilité? En d'autres termes, si je …
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Mise à jour d'un facteur Bayes
Un facteur bayésien est défini dans les tests bayésiens d'hypothèse et de sélection du modèle bayésien par le rapport de deux probabilités marginales: pour un échantillon iid et les densités d'échantillonnage respectives et , avec les a priori correspondants et , le facteur Bayes pour comparer les deux modèles est …
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