Публикации по теме 'bayesian-statistics'
Байесовский LSTM на PyTorch - с BLiTZ, библиотекой байесовского глубокого обучения PyTorch
Пришло время нарисовать доверительный интервал вокруг прогнозов временных рядов - и теперь это сделать настолько просто, насколько это возможно.
Это сообщение о том, как использовать BLiTZ, библиотеку байесовского глубокого обучения PyTorch для создания, обучения и выполнения вариационного вывода данных последовательности с использованием ее реализации байесовских LSTM.
Вы можете проверить блокнот с примером части этого поста здесь и репозиторием BLiTZ Bayesian Deep Learning на..
Байесовское моделирование остановки и поиска в Великобритании
Подбор обобщенных линейных смешанных моделей Пуассона с байесовским выводом для исследования непропорционального использования остановки и поиска
Споры о непропорциональном использовании остановки и поиска в Великобритании и за рубежом растут. Глядя на количество остановок и обысков, пропорциональное количеству арестованных сотрудников полиции в Англии и Уэльсе, мы можем исследовать, есть ли различия между этническими группами. В частности, реализована обобщенная линейная смешанная..
Обучение с подкреплением, байесовская статистика и вероятность тензорного потока: детская игра (часть 1)
Обучение с подкреплением имеет плохую репутацию из-за того, что оно чрезвычайно требовательно к данным, поэтому его можно реально обучить только на данных, созданных с помощью моделирования, например в компьютерной игре. Мы обсудим, как это можно исправить, используя байесовскую статистику, на легкодоступном небольшом примере. Во второй части этой серии блогов мы увидим, как это можно сделать на практике с помощью TensorFlow Probability, нового популярного инструмента от Google.
Что..
Вероятностное глубокое обучение: байесовский метод обратного распространения
Поняв все основы, мы можем приступить к применению их к глубокому обучению. Если вы не можете выполнить мои шаги здесь, вернитесь к моим предыдущим сообщениям или прокомментируйте это, и я отвечу вам. У нас будут несколько примеров, вопросы и аккуратная графика, так что это не будет слишком сухо.
Мы не будем объяснять, что такое глубокое обучение или нейронные сети, но если вы не чувствуете, что у вас есть четкое понимание, прочитайте Пост Шридхара в качестве введения или посетите..
Как и зачем изучать байесовский вывод
Краткое изложение лучших бесплатных онлайн-ресурсов для изучения всего байесовского
Для многих специалистов по анализу данных тема байесовского вывода является столь же пугающей, сколь и интригующей. Хотя некоторые могут быть знакомы со знаменитой теоремой Томаса Байеса или даже реализовали наивный байесовский классификатор, преобладающее мнение, которое я заметил, состоит в том, что байесовские методы слишком сложны для кодирования для статистиков, но слишком «статистичны» для инженеров...
Структура многомерных данных
Структура многомерных данных
Хороший пост. Я хотел бы узнать мнение вашего эксперта о следующих инструментах, которые я лично использую для понимания многомерных данных:
анализ множественных соответствий, предпочтительно в сочетании с иерархической кластеризацией для отображения и визуализации корреляций и, возможно, зависимостей; Изучение байесовской структуры, в частности, с помощью поиска Табу и деревьев Чоу-Лю, в основном рассматривая результирующие неориентированные графы (с..
Частиквентист против байесовского: линейная регрессия
Независимо от того, какие учебники по машинному обучению у вас есть, первая модель, которую они охватывают, скорее всего, будет: линейная регрессия. Это простой, интуитивно понятный и стимулирующий наш ум, чтобы глубже погрузиться в мир машинного обучения.
Линейную регрессию можно интуитивно интерпретировать как с частотной, так и с байесовской точки зрения, о чем я хотел бы рассказать в этом посте.
Линейная регрессия: определение и концепции
В линейной регрессии мы хотим..
