베이지안 추론 예제

베이지안 추론은 회귀 매개 변수의 값, 인구 통계 통계, 비즈니스 KPI 또는 단어의 음성 부분과 같은 임의의 변수를 모델링하기 위한 매우 강력한 도구 집합입니다. 우리는 문제와 일부 데이터에 대한 이해를 제공하며, 그 대가로 특정 사실에 대해 얼마나 확실한지 에 대한 정량적 척도를 얻습니다. 모델링 불확실성에 대한 이 접근 방식은 조건부 확률위에 기초하고 베이지안 추론의 중심에 있는 Bayes 정리를 기반으로 할 때 특히 유용합니다. 지금 자세히 이해합시다. 종종 변수 또는 변수를 추정하기 위해 후방 분포를 사용하는 것이 좋습니다. 베이지안 추정의 몇몇 방법은 후방 분포로부터 중앙 경향의 측정을 선택한다. 이 아이디어로, 나는 베이지안 통계에이 초보자 가이드를 만들었습니다. 나는 예제와 함께 간단한 방식으로 개념을 설명하기 위해 노력했다. 기본 확률 및 통계에 대한 사전 지식이 바람직합니다. 통계와 확률에 대한 포괄적인 낮은 값을 얻으려면 이 과정을 확인해야 합니다. 베이지안 통계는 많은 분석가의 점화 된 마음에 이해할 수없는 남아 계속. 기계 학습의 놀라운 힘에 놀란 우리 중 많은 사람들이 통계에 충실하지 않게되었습니다.

우리의 초점은 기계 학습을 탐구로 좁혀졌다. 사실이 아닌가요? 20세기에 라플라스의 사상은 두 가지 방향으로 발전하여 베이지안 관행에서 객관적이고 주관적인 전류를 일으켰습니다. 목표 또는 “비유익”전류에서, 통계 분석은 가정된 모델, 분석된 데이터,[43] 및 이전을 할당하는 방법에 의해좌우되며, 이는 하나의 목표 Bayesian에서 다른 객관적인 베이지안과 다른 것이다. 주관적 또는 “유익한”현재에서, 이전의 사양은 전문가, 이전 연구 등의 정보를 요약 할 수있는 신념 (즉, 분석이 행동할 준비가되어있는 제안)에 달려 있습니다. 베이지안 통계에 대한이 멋진 소개NSS 주셔서 감사합니다. 비주얼라이제이스는 논의된 개념을 확립하기에 완벽했습니다. 나는 끝으로 조금 길을 잃었지만 (베이지안 요인), 당신의 노력을 주셔서 감사합니다! 우수한 기사. 나는 베이지안 통계에 대해 많이 알지 못했지만,이 기사는 베이지안 통계에 대한 이해를 향상시키는 데 도움이되었습니다. 이 게시물은 베이지안 확률과 추론에 대한 소개입니다.

이러한 개념뒤에 있는 직관에 대해 논의하고 시작하기 에 도움이 되는 파이썬에 작성된 몇 가지 예제를 제공합니다. 이 소개를 최대한 얻으려면 독자는 통계및 확률에 대한 기본적인 이해뿐만 아니라 Python에 대한 몇 가지 경험을 가져야합니다. 예제는 파이썬 패키지 pymc3를 사용합니다. 베이지안 추론은 차별화된 유전자 발현 분석[26][27], 단세포 분류[28], 암 서브타이핑[29]등을 포함한 다양한 생물정보학 응용 분야에서 적용되었다. 이 블로그주셔서 감사합니다. 나는 그것을 좋아하고 나는 개념 베이지안에 대해 이해합니다. 나는 R에서 연습 할 수 있고 나는 뭔가를 볼 수 있습니다. 베이지안 통계는 θ의 다양한 값의 신뢰성(확률)을 조정했습니다.