Наскоро научих за процеса на Гаус (GP) и как може да се използва за регресия. Но трябва да призная, че ми беше трудно да схвана концепцията. Едва след като изведох уравненията и се опитах да прегледам няколко проби, успях да започна да дешифрирам за какво е цялата тази идея. Gaussian процес е колекция от случайни променливи, всеки краен брой от които има (последователни) Gaussian разпределения. (Расмусен) Нека започнем, като разгледаме един прост проблем. Да предположим, че..

"Приготвяме се да започнем" 5 нива на трудност — Bayesian Gauss Random Walk с PyMC3 и Theano Модели на състояние-пространство в анализ на байесови времеви редове с PyMC3 1. Въведение Днес прогнозирането на времеви редове е повсеместно и процесите на вземане на решения в компаниите зависят силно от способността им да предвиждат бъдещето. Чрез кратка поредица от статии ще ви представя възможен подход към този вид проблеми, комбинирайки модели на пространството на състоянията с байесови..

Въведение Когато учениците за първи път се запознават със статистическо мислене, те обикновено се учат на „често срещано“ разсъждение като инструмент за оценка на параметрите на среда. При този подход статистикът приема предварителен мисловен модел, който използва, за да изчисли дългосрочните честоти (т.е. вероятности) за извличане на конкретна извадка (т.е. извадка с конкретно разпределение на стойности) от околната среда. При физическо извличане на проба от околната среда той използва..

Как да измерим несигурността в невронните мрежи. Когато техниките за машинно обучение се използват в „критични за мисията“ приложения, допустимата граница на грешка става значително по-ниска. Представете си, че вашият модел шофира кола, помага на лекар или дори просто взаимодейства директно с (може би лесно раздразнен) краен потребител. В тези случаи ще искате да се уверите, че можете да сте уверени в прогнозите, които вашият модел прави, преди да действате спрямо тях. Измерването на..