Preguntas etiquetadas con graphical-model

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...

Estoy buscando un software [gratuito] que pueda producir modelos gráficos atractivos, p. Ej. Cualquier sugerencia sera

Todos parecen representar variables aleatorias por los nodos y (in) dependencia a través de los bordes (posiblemente dirigidos). Estoy especialmente interesado en el punto de vista de un

Considere la siguiente figura de los Modelos lineales de Faraway con R (2005, p. 59). La primera gráfica parece indicar que los residuos y los valores ajustados no están correlacionados, ya que deberían estar en un modelo lineal homoscedástico con errores distribuidos normalmente. Por lo tanto,...

Las introducciones a los modelos gráficos los describen como "... un matrimonio entre la teoría de gráficos y la teoría de probabilidad". Obtengo la parte de la teoría de la probabilidad, pero tengo problemas para comprender dónde encaja exactamente la teoría de gráficos. ¿Qué ideas de la teoría...

Actualmente estoy pasando por "Razonamiento Bayesiano y Aprendizaje Automático" de David Barber y es un libro extremadamente bien escrito y atractivo para aprender los fundamentos. Entonces, una pregunta para alguien que ya ha hecho esto. ¿Cuáles son los siguientes libros que debería revisar...

En su libro de texto, Modelos gráficos, familias exponenciales e inferencia variacional , M. Jordan y M. Wainwright discuten la conexión entre las familias exponenciales y los campos aleatorios de Markov (modelos gráficos no dirigidos). Estoy tratando de entender mejor la relación entre ellos con...

Si arreglo los valores de los nodos observados de un MRF, ¿se convierte en un

Estoy tratando de entender la lógica de separación de d en las redes bayesianas causales. Sé cómo funciona el algoritmo, pero no entiendo exactamente por qué el "flujo de información" funciona como se indica en el algoritmo. Por ejemplo, en el gráfico anterior, pensemos que solo se nos da X y no...

Acabo de empezar a aprender a usar Stan y rstan. A menos que siempre haya estado confundido acerca de cómo funcionaba JAGS / BUGS, pensé que siempre tenía que definir una distribución previa de algún tipo para cada parámetro del modelo que se extraería. Sin embargo, parece que no tiene que hacer...

He visto referencias al aprendizaje de la teoría de probabilidad bayesiana en R, y me preguntaba si hay más como esta, ¿quizás específicamente en Python? ¿Orientado hacia el aprendizaje de la teoría de probabilidad bayesiana, inferencia, estimación de máxima verosimilitud, modelos gráficos y el...

Estoy estudiando modelos gráficos probabilísticos , un libro para el autoaprendizaje. ¿Los bordes en un gráfico acíclico dirigido (DAG) representan relaciones causales? ¿Qué sucede si quiero construir una red bayesiana , pero no estoy seguro de la dirección de las flechas en ella? Todos los datos...

De Wikipedia Una Red Bayesiana Dinámica (DBN) es una Red Bayesiana que relaciona variables entre sí en pasos de tiempo adyacentes. Esto a menudo se llama un BN de dos tiempos porque dice que en cualquier momento T, el valor de una variable se puede calcular a partir de los regresores internos y...

Estoy luchando por hacer la conexión matemática entre una red neuronal y un modelo gráfico. En los modelos gráficos, la idea es simple: la distribución de probabilidad se factoriza de acuerdo con las camarillas en el gráfico, y los potenciales generalmente son de la familia exponencial. ¿Existe...

Si bien he hecho algo de programación con máquinas Boltzmann en una clase de física, no estoy familiarizado con su caracterización teórica. Por el contrario, sé una cantidad modesta sobre la teoría de los modelos gráficos (sobre los primeros capítulos del libro Graphical Models de Lauritzen...

No entiendo por qué convertir una red bayesiana en un gráfico de factores es bueno para la inferencia bayesiana. Mis preguntas son: ¿Cuál es el beneficio de usar el factor gráfico en el razonamiento bayesiano? ¿Qué pasaría si no lo usamos? Cualquier ejemplo concreto será...

Al estudiar la selección de covarianza, una vez leí el siguiente ejemplo. Con respecto al siguiente modelo: Su matriz de covarianza y matriz de covarianza inversa se dan de la siguiente manera, No entiendo por qué la independencia de e es decidido por la covarianza inversa aquí?yXxxyyy ¿Cuál...

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". Sin embargo, la salida...

Estaba leyendo este libro Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático de Bishop. Tuve una confusión relacionada con una derivación del sistema dinámico lineal. En SUD asumimos que las variables latentes son continuas. Si Z denota las variables latentes y X denota las variables...

Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5...