开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何绘制对数后验的轨迹(达到正比)？

绘制对数后验的轨迹是一种常见的统计分析方法，用于观察数据的分布情况和参数估计的可信度。下面是对如何绘制对数后验的轨迹的详细解答：

对数后验的定义：对数后验是指在贝叶斯统计学中，通过贝叶斯定理计算得到的参数的后验概率的对数。对数后验可以用来评估参数的可信度和确定参数的分布情况。
绘制对数后验的轨迹步骤：步骤一：确定参数的先验分布。步骤二：根据观测数据和参数的先验分布，使用贝叶斯定理计算参数的后验概率分布。步骤三：将参数的后验概率分布取对数，得到对数后验。步骤四：绘制对数后验的轨迹图。
对数后验的轨迹图解读：对数后验的轨迹图可以用来观察参数的分布情况和参数估计的可信度。通常情况下，对数后验的轨迹图呈现出一个凸函数的形状，凸函数的峰值对应着参数的最大似然估计值。轨迹图的宽度可以反映参数估计的不确定性，宽度越大表示估计的不确定性越高。
对数后验的轨迹应用场景：对数后验的轨迹在统计分析、机器学习、数据挖掘等领域中广泛应用。它可以用于参数估计、模型选择、异常检测等任务中，帮助分析师或研究人员更好地理解数据和模型。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等。以下是一些相关产品和介绍链接地址：
- 云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库 MySQL 版（CDB）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云对象存储（COS）：提供安全、稳定、低成本的云端存储服务。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云人工智能（AI）：提供丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai

请注意，以上仅为示例，实际上还有更多腾讯云的产品和服务可供选择。

相关搜索:如何计算pymc3中的后验对数如何在收到GPS轨迹的数据路径后绘制直线如何在pymc3中计算道上GP的对数后验绘制给定似然和先验的N的后验分布如何绘制排序空间中变化的轨迹？delta主题模型如何获得增量的后验我如何找到这个r函数的后验分布？如何对数据帧上的频率分布进行对数绘制 rstan是如何存储单独链的后验样本的？如何在Flutter中绘制带有圆角矩形轨迹的滑块？如何为不同的轨迹绘制图形对象并为其着色？如何绘制淡入淡出的物体轨迹？不需要后台操作使用R在一个面板中绘制贝叶斯先验和后验分布的解释如何在具有对数轴的现有图像上进行绘制？如何在Python中绘制对数尺度上的赔率比如何用cameraX在画布上绘制动画，达到理想的fps效果？如何在达到最大高度后，使用CSS减小div的宽度？对数据进行逻辑运算后，如何对数据帧中的值进行排序？如何在没有"while True“循环的情况下绘制这个对数？如何增加HID轴的范围？(方向盘在几度后达到极限)

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

意图、假设、行动、证据 Dynamic inference by model reduction

流程的另一端以镜面方式工作：通过首先在一定时间内维护真实后验的分数（即对数证据 Lm），可以找到最能解释当前情况的真实假设，与代理可以选择的假设集相关的隐藏原因。...对于后者，隐藏原因的每个模型都像以前一样进行评分，但现在将当前轨迹的后验与隐藏状态的动态函数生成的后验进行比较：以精度表示。...关于另一个反向传播，实际轨迹与完整先验之间的动态预测误差：通过完整先验相对于隐藏状态后验的梯度进行反向传播：该梯度编码了平均未来轨迹如何映射回当前轨迹。...然后，相应的简化对数证据将评估未来可能的轨迹在多大程度上可以解释以下轨迹：代理人目前正在感知和实现。...这可以用 KL 散度来描述——相当于两个对数概率之间的差异在近似后验上的期望：由于分母仍然取决于边际，KL 散度以对数证据和变分自由能 (VFE) 表示，后者被最小化。

1051 0

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

当没有协变量预测潜在类成员资格时，该模型将简化为特定于类的概率。后验分类在涉及潜在类别的模型中，可以对每个潜在类别中的主体进行后验分类。...它基于类成员概率的后验计算，用于表征对象的分类以及评估模型的拟合优度（Proust-Lima et al. 2014 ). 使用贝叶斯定理计算后类成员概率作为给定收集信息的潜在类的概率。...在接下来的示例中，G=2 和 G=3 类， hlme 从 100 个初始值的随机向量运行最多 30 次迭代。然后，仅针对在 30 次迭代后提供最佳对数似然的偏离完成估计程序。...，我们可以计算具有置信区间的预测并绘制它们： plot(IC,, shades=TRUE) 最后，1 类、2 类和 3 类模型的预测轨迹可以一起表示在下图中： par(mfrow=c(1,3)) plot...高于阈值的分类的比例：这里 90.18%（分别为 61.29%）的第 1 类（分别为 2）的后验概率大于 70%。

5022 0

R语言BUGSJAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样

p=17884 马尔科夫链蒙特卡洛方法在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率。...MCMC的关键如下：跳跃概率的比例与后验概率的比例成正比。跳跃概率可以表征为：概率（跳跃）*概率（接受）从长远来看，该链将花费大量时间在参数空间的高概率部分，从而实质上捕获了后验分布。...这是MH算法的实现，用于找到后验分布！...然而，并没有对后验参数相关性提出相同的假设，因为概率可以反映在后验分布中。然后，我们需要一个函数，该函数可以计算参数空间中任何给定跳转的后验概率比率。...############ # 删除预烧期（允许MCMC有一段时间达到后验概率） burn.in <- 100 MCMCsamples <- guesses[-c(1:burn.in),] ?

2.1K1 0

PythonPyMC3ArviZ贝叶斯统计实战（上）

ArviZ是一个与PyMC3携手工作的Python库，它可以帮助我们解释和可视化后验分布。...只能是正的，因此使用半正态分布。再来一次，非常宽广。票价似然函数的选择： y是一个观测变量，代表的数据来自正态分布的参数μ、σ。使用螺母取样绘制1000个后验样本。...这就是我们告诉PyMC3我们要根据已知(数据)为未知条件设置条件的方式。我们绘制高斯模型轨迹。这是运行在一个Theano图表下的引擎盖。 az.plot_trace(trace_g); ?...这里有几点需要注意: 我们对单个参数的采样链(左)似乎很好地收敛和稳定(没有大的漂移或其他奇怪的模式)。每个变量的最大后验估计(左侧分布的峰值)非常接近真实参数。我们可以绘制参数的联合分布。...这是很好的。我们还可以对每个参数的后验分布进行详细的总结。 az.summary(trace_g) ?

2.7K4 1

R语言BUGSJAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样|附代码数据

regime switching实例相关视频马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现，时长08:47 马尔科夫链蒙特卡洛方法 MCMC的关键如下：跳跃概率的比例与后验概率的比例成正比。...跳跃概率可以表征为：概率（跳跃）*概率（接受）从长远来看，该链将花费大量时间在参数空间的高概率部分，从而实质上捕获了后验分布。有了足够的跳跃，长期分布将与联合后验概率分布匹配。...然而，并没有对后验参数相关性提出相同的假设，因为概率可以反映在后验分布中。然后，我们需要一个函数，该函数可以计算参数空间中任何给定跳转的后验概率比率。...############ # 删除预烧期（允许MCMC有一段时间达到后验概率） burn.in <- 100 MCMCsamples <- guesses[-c(1:burn.in),] 但这看起来还不是很好...现在我们可以检查我们的后验分布！

2332 0

R语言BUGSJAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样|附代码数据

regime switching实例相关视频马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现，时长08:47 马尔科夫链蒙特卡洛方法 MCMC的关键如下：跳跃概率的比例与后验概率的比例成正比。...跳跃概率可以表征为：概率（跳跃）*概率（接受）从长远来看，该链将花费大量时间在参数空间的高概率部分，从而实质上捕获了后验分布。有了足够的跳跃，长期分布将与联合后验概率分布匹配。...然而，并没有对后验参数相关性提出相同的假设，因为概率可以反映在后验分布中。然后，我们需要一个函数，该函数可以计算参数空间中任何给定跳转的后验概率比率。...############ # 删除预烧期（允许MCMC有一段时间达到后验概率） burn.in <- 100 MCMCsamples <- guesses[-c(1:burn.in),] 但这看起来还不是很好...现在我们可以检查我们的后验分布！

2571 0

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据

当没有协变量预测潜在类成员资格时，该模型将简化为特定于类的概率。后验分类在涉及潜在类别的模型中，可以对每个潜在类别中的主体进行后验分类。...它基于类成员概率的后验计算，用于表征对象的分类以及评估模型的拟合优度（Proust-Lima et al. 2014 ). 使用贝叶斯定理计算后类成员概率作为给定收集信息的潜在类的概率。...在接下来的示例中，G=2 和 G=3 类， hlme 从 100 个初始值的随机向量运行最多 30 次迭代。然后，仅针对在 30 次迭代后提供最佳对数似然的偏离完成估计程序。...，我们可以计算具有置信区间的预测并绘制它们： plot(IC,, shades=TRUE) 最后，1 类、2 类和 3 类模型的预测轨迹可以一起表示在下图中： par(mfrow=c(1,3)) plot...高于阈值的分类的比例：这里 90.18%（分别为 61.29%）的第 1 类（分别为 2）的后验概率大于 70%。

2.9K1 0

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

当没有协变量预测潜在类成员资格时，该模型将简化为特定于类的概率。后验分类在涉及潜在类别的模型中，可以对每个潜在类别中的主体进行后验分类。...它基于类成员概率的后验计算，用于表征对象的分类以及评估模型的拟合优度（Proust-Lima et al. 2014 ).使用贝叶斯定理计算后类成员概率作为给定收集信息的潜在类的概率。...在接下来的示例中，G=2 和 G=3 类， hlme 从 100 个初始值的随机向量运行最多 30 次迭代。然后，仅针对在 30 次迭代后提供最佳对数似然的偏离完成估计程序。...，我们可以计算具有置信区间的预测并绘制它们：plot(IC,, shades=TRUE)最后，1 类、2 类和 3 类模型的预测轨迹可以一起表示在下图中：par(mfrow=c(1,3))plot(pr1...高于阈值的分类的比例：这里 90.18%（分别为 61.29%）的第 1 类（分别为 2）的后验概率大于 70%。

9220 0

matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据|附代码数据

如果观察 X 的 n 个样本，我们可以获得 theta 的后验分布下图显示 theta 的先验、似然和后验。...@(b2) normpdf(b2,0,20); % 斜率的先验。根据贝叶斯定理，模型参数的联合后验分布与似然和先验的乘积成正比。请注意，此模型中后验的归一化常数很难进行分析。...此示例说明如何使用切片抽样器作为里程测试逻辑回归模型的贝叶斯分析的一部分，包括从模型参数的后验分布生成随机样本、分析抽样器的输出，以及对模型参数进行推断。第一步是生成随机样本。 ...然而，每个图的其他值似乎证实参数后验均值在 100 次左右迭代后收敛至平稳分布。同样显而易见的是，这两个参数彼此相关，与之前的后验密度图一致。...kdeiy(rae(:2)) 您还可以计算描述性统计量，例如随机样本的后验均值或百分位数。为了确定样本大小是否足以实现所需的精度，将所需的轨迹统计量作为样本数的函数来进行查看会很有帮助。

3070 0

R语言BUGSJAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样|附代码数据

：跳跃概率的比例与后验概率的比例成正比。...跳跃概率可以表征为：概率（跳跃）*概率（接受）从长远来看，该链将花费大量时间在参数空间的高概率部分，从而实质上捕获了后验分布。有了足够的跳跃，长期分布将与联合后验概率分布匹配。...然而，并没有对后验参数相关性提出相同的假设，因为概率可以反映在后验分布中。然后，我们需要一个函数，该函数可以计算参数空间中任何给定跳转的后验概率比率。...############# 删除预烧期（允许MCMC有一段时间达到后验概率）burn.in <- 100MCMCsamples <- guesses[-c(1:burn.in),]但这看起来还不是很好。...在很多情况下，我们不能直接制定出我们的模型后验分布，但我们可以分析出条件后验分布。尽管如此，即使它在分析上不易处理，我们也可以使用单变量MH程序作为最后方法。

1.5K2 0

使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...svsample的返回值是svdraws类型的对象，该对象是具有八个元素的命名列表，其中包含（1）参数在para中绘制，（2）潜在的对数波动率，（3）初始潜在的对数波动率绘制latent0，（4）y中提供的数据...，以百分比表示，即随时间变化的100 exp（ht = 2）后验分布的经验分位数。...（2）paratraceplot：显示θ中包含的参数的轨迹图。图5显示了一个示例。（3）paradensplot：显示θ中包含的参数的核密度估计。...为了更快地绘制较大的后验样本，应将此参数设置为FALSE。如果参数showprior为TRUE（默认值），则先验分布通过虚线灰色线指示。

1.9K1 0

怼就完事了，总结几种验证码的解决方案

+扭曲的图形验证码包括上面总结的中低难度的图形验证码，可以通过 TensorFlow 训练的方式达到识别验证码的目的。...，只要你的模型不是太差，通过足量的样本，不断调优是可以达到一个较为可观的识别率。...这一类方法的优点是门槛低，原理简单，缺点是完成滑动耗时较长，成功率无法估计（同一轨迹计算规则使用多次后成功率迅速下降）常见的轨迹生成代码： import numpy as np import math...这类方法的门槛就比较高了，通过断点调试 Js，逆向分析滑动后提交参数的生成逻辑完成参数的生成，之后构造请求完成提交，当然这中间也是需要分析图片的缺口位置与模拟轨迹，不过没有使用到模拟所以速度快成功率高。...每1000次的价格下面咸鱼给大家简单介绍下如何使用服务。（不要问为啥收费，人家服务商也要吃饭，况且这个价格实在便宜了）首先，注册一个账号，官网是 http://2captcha.com/zh ?

2.8K2 0

为什么说强化学习是针对优化数据的监督学习？

从监督学习的角度来看，许多强化学习算法可以被认为是在交替地寻找更好数据和对数据进行监督学习。那么如何更有效地获取更好地数据呢？...同时我们将预期奖励目标函数以对数形式表示为logJ(θ)，由于对数函数是单调递增的，因此最大化对数函数等同于最大化期望回报。然后我们应用Jensen不等式将对数移动到期望内： ?...也许算法没有达到指令目标，但对于它的实际目标来说是成功的，因此我们可以通过用实际达到的目标替换原来的指令目标，从而优化数据分布。...因此，由目标条件模仿学习[Savinov 2018, Ghosh 2019, Ding 2019, Lynch 2020]和后验经验回顾 [Andrychowicz 2017 ]进行的后验重标记，可被视为对非参数型数据分布的优化...策略提升后验推理[Eysenbach 2020] 虽然实现目标的算法和数据集优化之间的联系是清晰的，但直到最近人们还不清楚如何将类似的想法应用到更一般的多任务场景中，比如一个离散的奖励函数集，或者由奖励和惩罚条件的可变

1.1K2 0

Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现

p=25376 Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。首先，目标是什么？...MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本，而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上 "徘徊"，使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。...这是算法如何工作的粗略概念选择分布上的一个随机位置提议分布上的一个新位置如果提议的位置比当前的位置有更高的相对概率，就跳到这个位置（即把当前位置设置为新位置）如果不是，也许还是跳。...仍然跳的概率与新位置的概率低多少成正比返回算法所到过的所有位置 def gees: daa = d.astype np.bincount # 产生一个范围为(i,i+1)的计数数组...if np.random.random<= a: curnt = ppse traces = get_traces(target, 5000) # 绘制目标分布图和轨迹分布图

5601 0

R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型

它根据指定的模型，数据和设置从后验分布中采样。...# 存储编译的stan模型现在，我们可以从后验中编译模型和样本。...在此，行名称表示估计的参数：mu是后验分布的平均值，而tau是其标准偏差。eta和theta的条目分别表示矢量η和θ的估计值。这些列表示计算值。百分比表示置信区间。...我们可以使用以下extract 函数获取生成的样本： # 获取样本samples <- extract(fit1, permuted = TRUE) # 每个参数1000个样本 MCMC诊断通过绘制采样过程的轨迹图...我们可以使用traceplot 函数绘制模型中使用的四个链的轨迹： # 诊断: 要从各个马尔可夫链中获取样本，我们可以extract 再次使用函数： ## parameters

2473 0

R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型|附代码数据

n乘n矩阵程序 Stan中使用以下程序： data：用于指定以贝叶斯规则为条件的数据转换后的数据：用于预处理数据参数（必填）：用于指定模型的参数转换后的参数：用于计算后验之前的参数处理...它根据指定的模型，数据和设置从后验分布中采样。... 存储编译的stan模型现在，我们可以从后验中编译模型和样本。...我们可以使用以下extract 函数获取生成的样本： # 获取样本samples <- extract(fit1, permuted = TRUE) # 每个参数1000个样本 MCMC诊断通过绘制采样过程的轨迹图...我们可以使用traceplot 函数绘制模型中使用的四个链的轨迹： # 诊断: 要从各个马尔可夫链中获取样本，我们可以extract 再次使用函数： ## parameters

4710 0

【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享|附代码数据

MCMC 方法 MCMC 方法允许我们估计后验分布的形状，以防我们无法直接计算它。回想一下，MCMC 代表马尔可夫链蒙特卡罗方法。为了理解它们是如何工作的，我将介绍蒙特卡罗模拟。...回想一下，我们正在尝试估计我们感兴趣的参数的后验分布，即人类平均身高：我不是可视化专家，显然我也不擅长将我的示例保持在常识范围内：我的后验分布示例严重高估了人类的平均身高。...收敛后，MCMC 采样会产生一组点，这些点是来自后验分布的样本。...围绕这些点绘制直方图，并计算您喜欢的任何统计数据：在 MCMC 模拟生成的样本集上计算的任何统计量都是我们对真实后验分布统计量的最佳猜测。...相反，红色的痕迹拒绝其中的大部分空间。蓝色的踪迹提出了倾向于被接受的小动作，但是它随着大部分的轨迹随机行走。它需要数百次迭代才能达到概率密度的大部分。

4751 0

Python爬虫之极验滑动验证码的识别

极验验证码还增加了机器学习的方法来识别拖动轨迹。官方网站的安全防护有如下几点说明。三角防护之防模拟恶意程序模仿人类行为轨迹对验证码进行识别。...另外极验的验证相对于普通验证方式更加方便，体验更加友好，其官方网站说明如下：点击一下，验证只需要 0.4 秒极验始终专注于去验证化实践，让验证环节不再打断产品本身的交互流程，最终达到优化用户体验和提高用户转化率的效果...极验验证码增加了机器轨迹识别，匀速移动、随机速度移动等方法都不能通过验证，只有完全模拟人的移动轨迹才可以通过验证。人的移动轨迹一般是先加速后减速，我们需要模拟这个过程才能成功。...= v0 + a * t 利用这两个公式可以构造轨迹移动算法，计算出先加速后减速的运动轨迹，代码实现如下所示： def get_track(self, distance): """ 根据偏移量获取移动轨迹...直到运动轨迹达到总距离时，循环终止。最后得到的 track 记录了每个时间间隔移动了多少位移，这样滑块的运动轨迹就得到了。

5261 0

视觉多目标跟踪算法综述（上）-附开源代码下载链接整理

可以利用贝叶斯推理得到关于关联假设的后验概率公式： (3-1) 其中公式右侧第一项表示基于前期假设集合和当前假设的观察似然概率，即在历史关联的基础上，当关联θl(k)成立时，表现出当前观测Z(k)的概率...；第二项表示当前假设的似然概率，即在历史关联的基础上，当前关联假设的概率；第三项表示前期假设集合后验概率。...c是贝叶斯公式中的分母，对于当前观测已知的条件，可以认为是一个常数。从上式中可以看出，总体的假设后验概率可以表示为此三项的乘积。...而公式第三项表示k-1时的后验概率，因此，只考虑第一项和第二项就可以得到一个递推公式。如何对第一项和第二项进行建模？MHT采用了二个概率模型：1.用均匀分布和高斯分布对关联对应的检测观察建模. 2....在以上假设下，关联假设的后验分布是历史累计概率密度的连乘，转化为对数形式，可以看出总体后验概率的对数是每一步观察似然和关联假设似然的求和。

3.1K4 1

伯克利 AI 研究院提出新的元强化学习算法！

随着收集的数据越来越多，后验分布缩小，使探索和迭代之间实现稳定的过渡。...通过后验采样法吃一个奇怪的新水果在实际问题中，我们如何在 Mdps 上表示这种分布？一种可能是保持过渡和奖励功能的分布。为了根据采样模型进行操作，我们可以使用任何基于模型的强化学习算法。...当智能体收集轨迹时，后验分布缩小，同时该智能体也会生成对当前任务更好的预测。...而求解 POMDPs 就是相似的原理，它涉及到对观测历史信息的集成，从而达到准确地估计当前状态的目标。...贝壳中的 PEARL 如何把任务上的信念状态与现有的异步策略强化学习算法结合起来呢？首先，我们可以通过使用以上下文（经验）为输入的编码器网络 qϕ(z|c) 推断出后验信念的变分近似。

4382 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭