Statistiken und Big Data probabilistic-programming

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Hamiltonian Monte Carlo gegen sequentielles Monte Carlo

Ich versuche, ein Gefühl für die relativen Vor- und Nachteile sowie für die unterschiedlichen Anwendungsbereiche dieser beiden MCMC-Schemata zu bekommen. Wann würden Sie welche und warum verwenden? Wann könnte einer scheitern, der andere nicht (z. B. wo ist HMC anwendbar, SMC jedoch nicht und umgekehrt) Könnte man, sehr naiv zugestanden, …

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Probabilistische Programmierung gegen "traditionelle" ML

Ich habe im Github-Repo nach Pymc gesucht und dieses Notizbuch gefunden: Variationsinferenz: Bayesianische Neuronale Netze Der Autor lobt die Vorzüge der bayesianischen / probabilistischen Programmierung, sagt dann aber weiter: Leider spielt die probabilistische Programmierung bei traditionellen ML-Problemen wie Klassifizierung oder (nichtlinearer) Regression häufig eine zweite Rolle (in Bezug auf Genauigkeit …

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Hierarchische Bayes'sche Modellierung von Inzidenzraten

Kevin Murphys Buch behandelt ein klassisches hierarchisches Bayes'sches Problem (ursprünglich diskutiert in Johnson and Albert, 1999, p24): Angenommen, wir versuchen, die Krebsrate in Städten zu schätzen . In jeder Stadt untersuchen wir eine Anzahl von Personen und messen die Anzahl der Personen mit Krebs , wobei die wahre Krebsrate in …

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Gibt es eine scheinbar einfache Wahrscheinlichkeitsfrage, die tatsächlich nicht zu lösen ist?

Gibt es gute Beispiele für ein scheinbar einfaches Wahrscheinlichkeitsproblem, das tatsächlich nicht zu lösen ist? Ich versuche, den Einsatz von Simulationen zu motivieren, und möchte ein Beispiel dafür geben, wann es notwendig ist, dass es zugänglich ist. Die Hoffnung ist so etwas wie: "Intuitiv scheint es einfach genug zu sein, …

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Als «probabilistic-programming» getaggte Fragen