如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis ST308这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。贝叶斯分析Bayesian Analysis一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），它允许人们将关于人口参数的先验信息与样本中包含的信息证据相结合，以指导统计推断过程。首先指定一个感兴趣的参数的先验概率分布。然后通过应用贝叶斯定理获得并结合证据，为参数提供一个后验概率分布。后验分布为有关该参数的统计推断提供了基础。

贝叶斯分析Bayesian Analysis自1763年以来，我们现在所知道的贝叶斯统计学并没有一个明确的运行。尽管贝叶斯的方法被拉普拉斯和当时其他领先的概率论者热情地接受，但在19世纪却陷入了不光彩的境地，因为他们还不知道如何正确处理先验概率。20世纪上半叶，一种完全不同的理论得到了发展，现在称为频繁主义统计学。但贝叶斯思想的火焰被少数思想家保持着，如意大利的布鲁诺-德-菲内蒂和英国的哈罗德-杰弗里斯。现代贝叶斯运动开始于20世纪下半叶，由美国的Jimmy Savage和英国的Dennis Lindley带头，但贝叶斯推断仍然极难实现，直到20世纪80年代末和90年代初，强大的计算机开始广泛使用，新的计算方法被开发出来。随后，人们对贝叶斯统计的兴趣大增，不仅导致了贝叶斯方法论的广泛研究，也导致了使用贝叶斯方法来解决天体物理学、天气预报、医疗保健政策和刑事司法等不同应用领域的迫切问题。

海外留学生论文代写;英美Essay代写佼佼者!

EssayTA™有超过2000+名英美本地论文代写导师, 覆盖所有的专业和学科, 每位论文代写导师超过10,000小时的学术Essay代写经验, 并具有Master或PhD以上学位.

EssayTA™在线essay代写、散文、论文代写,3分钟下单,匹配您专业相关写作导师,为您的留学生涯助力！

我们拥有来自全球顶级写手的帮助,我们秉承：责任、能力、时间,为每个留学生提供优质代写服务

论文代写只需三步, 随时查看和管理您的论文进度, 在线与导师直接沟通论文细节, 在线提出修改要求. EssayTA™支持Paypal, Visa Card, Master Card, 虚拟币USDT, 信用卡, 支付宝, 微信支付等所有付款方式.

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|SECOND EXAMPLE: BAYESIAN TEXT REGRESSION

Even though Bayesian NLP has focused mostly on unsupervised learning, Bayesian inference in general is not limited to learning from incomplete data. It is also often used for prediction problems such as classification and regression where the training examples include both the inputs and the outputs of the model.

In this section, we demonstrate Bayesian learning in the case of text regression, predicting a continuous value based on a body of text. We will continue to use the notation from Section 2.2 and denote a document by $d$, as a set of words and word count pairs. In addition, we will assume some continuous value that needs to be predicted, denoted by the random variable $Y$. To ground the example, $D$ can be a movie review, and $Y$ can be a predicted average number of stars the movie received by critics or its revenue (Joshi et al., 2010). The prediction problem is therefore to predict the number of stars a movie receives from the movie review text.

One possible way to frame this prediction problem is as a Bayesian linear regression problem. This means we assume that we receive as input for the inference algorithm a set of examples $\left(d^{(i)}, y^{(i)}\right)$ for $i \in{1, \ldots, n}$. We assume a function $f(d)$ that maps a document to a vector in $\mathbb{R}^K$. This is the feature function that summarizes the information in the document as a vector, and on which the final predictions are based. For example, $K$ could be the size of the vocabulary that the documents span, and $[f(d)]_j$ could be the count of the $j$ th word in the vocabulary in document $d$.

A linear regression model typically assumes that there is a stochastic relationship between $Y$ and $d$ :
$$
Y=\theta \cdot f(d)+\epsilon,
$$
where $\theta \in \mathbb{R}^K$ is a set of parameters for the linear regression model and $\epsilon$ is a noise term (with zero mean), most often framed as a Gaussian variable with variance $\sigma^2$. For the sake of simplicity, we assume for now that $\sigma^2$ is known, and we need not make any inference about it. As a result, the learning problem becomes an inference problem about $\theta$.

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|CONJUGATE PRIORS AND NORMALIZATION CONSTANT

Consider posterior inference in Equation 3.1. The key required calculation was computing the normalization constant $\int_\theta p(\theta \mid \alpha) p(x \mid \theta) d \theta$ in order to fully identify the posterior distribution. ${ }^1$ This normalization constant is also equal to $p(x \mid \alpha)$, since it is just a marginalization of $\theta$ from the joint distribution $p(\theta, x \mid \alpha)$.

Therefore, the key step required in computing the posterior is calculating $p(x \mid \alpha)$, also called “the evidence.” The posterior can be then readily evaluated at each point $\theta$ by dividing the product of the prior and the likelihood by the evidence.

The use of conjugate prior in Example 3.1 eliminated the need to explicitly calculate this normalization constant, but instead we were able to calculate it more indirectly. Identifying that Equation 3.2 has the algebraic form (up to a constant) of the normal distribution immediately dictates that the posterior is a normal variable with the appropriate $\alpha^{\prime}(x, \alpha)$. Therefore, explicitly computing the evidence $p(x \mid \alpha)$ is unnecessary, because the posterior was identified as a (normal) distribution, for which its density is fully known in an analytic form.

If we are interested in computing $p(x \mid \alpha)$, we can base our calculation on the well-known density of the normal distribution. Equation 3.1 implies that for any choice of $\theta$, it holds that
$$
p(x \mid \alpha)=\int_\theta p(\theta \mid \alpha) p(x \mid \theta) d \theta=\frac{p(\theta \mid \alpha) p(x \mid \theta)}{p(\theta \mid x, \alpha)} .
$$
This is a direct result of applying the chain rule in both directions:
$$
p(x, \theta \mid \alpha)=p(x \mid \alpha) p(\theta \mid \alpha, x)=p(\theta \mid \alpha) p(x \mid \theta, \alpha) .
$$

贝叶斯分析代写

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|SECOND EXAMPLE: BAYESIAN TEXT REGRESSION

尽管贝叶斯 NLP 主要关注无监督学习, 但贝叶斯推理通常不限于从不完整数据中学习。它还经常用于预测 问题，例如分类和回归, 其中训练示例包括模型的输入和输出。
在本节中, 我们将在文本回归的情况下演示贝叶斯学习, 预测基于文本正文的连续值。我们将继续使用 2.2 节中的符号, 并用 $d$, 作为一组单词和单词计数对。此外, 我们将假设一些需要预测的连续值, 用随机变量 表示 $Y$. 为了举例, $D$ 可以是影评, 并且 $Y$ 可以是影评人或电影收入的预测平均星数 (Joshi et al., 2010)。 因此, 预测问题是预测电影从电影评论文本中获得的星星数䵡。
构建此预测问题的一种可能方法是作为贝叶斯线性回归问题。这意味着我们假设我们收到一组示例作为推理 算法的输入 $\left(d^{(i)}, y^{(i)}\right)$ 为了 $i \in 1, \ldots, n$. 我们假设一个函数 $f(d)$ 将文档映射到向量中 $\mathbb{R}^K$. 这是将文档中 的信息汇总为向荲的特征函数, 最终预测基于此。例如, $K$ 可以是文档跨越的词汇量的大小, 并且 $[f(d)]_j$ 可能是伯嚼 $j$ 文档中词汇表中的第一个词 $d$.
线性回归模型通常假设之间存在随机关系 $Y$ 和 $d$ :
$$
Y=\theta \cdot f(d)+\epsilon
$$
在哪里 $\theta \in \mathbb{R}^K$ 是线性回归模型的一组参数, 并且 $\epsilon$ 是噪声项 (均值为䨐), 通常被定义为具有方差的高斯 变量 $\sigma^2$. 为了简单起见, 我们现在假设 $\sigma^2$ 是已知的, 我们无需对其进行任何推断。结果, 学习问题变成了关 于 $\theta$.

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|CONJUGATE PRIORS AND NORMALIZATION CONSTANT

考虑等式 3.1 中的后验推理。所需计算的关键是计算归一化常数 $\int_\theta p(\theta \mid \alpha) p(x \mid \theta) d \theta$ 为了充分识别后验 分布。 ${ }^1$ 这个归一化常数也等于 $p(x \mid \alpha)$, 因为它只是边缘化 $\theta$ 从联合分布 $p(\theta, x \mid \alpha)$.
因此, 计算后验所需的关键步骤是计算 $p(x \mid \alpha)$, 也称为 “证据”。然后可以很容易地在每个点评估后验 $\theta$ 通 过将先验和可能性的乘积除以证据。
在示例 3.1 中使用共轭先验消除了显式计算此归一化常数的需要, 但我们能够更间接地计算它。确定等式 3.2 具有正态分布的代数形式 (直到常数) 立即表明后验是具有适当的正态变量 $\alpha^{\prime}(x, \alpha)$. 因此, 显式计算 证据 $p(x \mid \alpha)$ 是不必要的, 因为后验被确定为 (正态) 分布, 其密度在分析形式中是完全已知的。
如果我们对计算感兴掫 $p(x \mid \alpha)$, 我们可以根据众所周知的正态分布密度进行计算。公式 3.1 意味着对于任 何选择 $\theta$, 它认为
$$
p(x \mid \alpha)=\int_\theta p(\theta \mid \alpha) p(x \mid \theta) d \theta=\frac{p(\theta \mid \alpha) p(x \mid \theta)}{p(\theta \mid x, \alpha)}
$$
这是在两个方向应用链式法则的直接结果：
$$
p(x, \theta \mid \alpha)=p(x \mid \alpha) p(\theta \mid \alpha, x)=p(\theta \mid \alpha) p(x \mid \theta, \alpha)
$$

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写 请认准exambang™. exambang™为您的留学生涯保驾护航。

微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在微观经济学代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种微观经济学代写Microeconomics相关的作业也就用不着 说。

机器学习代写

机器学习（ML）是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用中，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。机器学习与统计学密切相关，统计学专注于使用计算机进行预测，但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。



统计推断代写

统计推断是指从数据中得出关于种群或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多，包括统计建模、面向数据的策略以及在分析中明确使用设计和随机化。



微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。



计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。



MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。