原文链接:http://tecdat.cn/?p=5263 在本文中,我们将在贝叶斯框架中引入回归建模,并使用PyMC3 MCMC库进行推理。 我们将首先回顾经典或频率论者的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。 用PyMC3进行贝叶斯线性回归 在本节中 ...
原文链接: http: tecdat.cn p 贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理,但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。 这篇文章将概述这些原则如何扩展到简单的线性回归。在此过程中,我将推导出感兴趣的参数的后验条件分布,呈现用于实现Gibbs采样器的R代码,并呈现所谓的网格点方法。 贝叶斯模型 假设我们观察到的数据 的 。我们的模型 是 有兴趣的是推断 ...
2019-04-22 15:49 0 474 推荐指数:
原文链接:http://tecdat.cn/?p=5263 在本文中,我们将在贝叶斯框架中引入回归建模,并使用PyMC3 MCMC库进行推理。 我们将首先回顾经典或频率论者的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。 用PyMC3进行贝叶斯线性回归 在本节中 ...
贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 关于参数估计 在很多机器学习或数据挖掘问题中,我们所面对的只有数据,但数据中潜在的概率密度函数是不知道的,概率密度分布需要我们从数据中估计出来。想要确定数据对应的概率分布,就需要确定两个东西:概率密度函数的形式 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21641 工资模型 在劳动经济学领域,收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中,我们将分析横断面工资数据,以期在实践中使用贝叶斯方法,如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。 加载包 在本实验中,我们将使 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24203 原文出处:拓端数据部落公众号 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM(广义线性模型) 。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用,以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。 此外,本教程 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24141 原文出处:拓端数据部落公众号 背景 贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力。下面,贝叶斯信息 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=2857 本文是通过对area,perimeter,campactness几个变量的贝叶斯建模,来查看他们对groovelength这个变量的影响. 并且对比rjagsR2jags和内置贝叶斯预测函数的结果。 读取数据 ...
原文:http://tecdat.cn/?p=4190 Copula可以完全表征多个变量的依赖性。本文的目的是提供一种贝叶斯非参数方法来估计一个copula,我们通过混合一类参数copula来做到这一点。特别地,我们表明任何双变量copula密度可以通过高斯copula密度函数的无限混合 ...
1.Model 概率图模型表示 2.先验分布:参数的先验,通常认为参数θ服从高斯分布,w~N(0,α-1I) 3.似然函数:对数似然函数 logP(D|W) 4.后验分布, P(W|D)=N(μ ...