Aussi appelé modèle graphique probabiliste, utilisé pour les modèles statistiques exprimés via des graphiques, causaux ou non. (Nb, "graphe" comme dans la théorie des graphes, * pas * comme dans figure ou tracé).
En étudiant la sélection de covariance, j'ai lu une fois l'exemple suivant. En ce qui concerne le modèle suivant: Sa matrice de covariance et sa matrice de covariance inverse sont données comme suit, Je ne comprends pas pourquoi l'indépendance de et est décidée par la covariance inverse ici?xxxyyy Quelle est …
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
Je ne comprends pas pourquoi la conversion d'un réseau bayésien en un graphique factoriel est bonne pour l'inférence bayésienne? Mes questions sont: Quel est l'avantage d'utiliser le graphe factoriel dans le raisonnement bayésien? Que se passerait-il si nous ne l'utilisions pas? Tout exemple concret sera apprécié!
Je lisais ce livre Pattern Recognition and Machine Learning de Bishop. J'ai eu une confusion liée à une dérivation du système dynamique linéaire. Dans LDS, nous supposons que les variables latentes sont continues. Si Z désigne les variables latentes et X désigne les variables observées p ( zn| zn - …
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 …
J'ai eu récemment une discussion rapide avec un ami bien informé qui a mentionné que les SVM sont la limite de température zéro de la régression logistique. La justification impliquait des polytopes marginaux et la dualité fenchel. Je n'ai pas pu suivre. Cette affirmation selon laquelle les SVM sont la …
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
J'ai passé la journée à découvrir le package bnlearn dans R pour découvrir que les modèles bayésiens ne fonctionnent pas avec les graphes non orientés. J'essaie d'en savoir plus sur le Markov Random Field Network, et jusqu'à présent, tout ce que j'ai pu faire est de créer la structure graphique …
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