Domande taggate «gaussian-mixture»

Un tipo di distribuzione mista o modello che presuppone che le sottopopolazioni seguano le distribuzioni gaussiane.



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Algoritmo EM implementato manualmente
Voglio implementare l'algoritmo EM manualmente e poi confrontarlo con i risultati normalmixEMdel mixtoolspacchetto. Certo, sarei felice se entrambi conducessero agli stessi risultati. Il riferimento principale è Geoffrey McLachlan (2000), Modelli di miscele finite . Ho una densità mista di due gaussiani, in forma generale, la probabilità di log è data …

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Perché ottimizzare un mix di gaussiano direttamente dal punto di vista computazionale?
Considera la probabilità di log di una miscela di gaussiani: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlog⁡f(x(t)|θ)=∑t=1nlog⁡{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)}, \sigma^2_i)\right\} Mi chiedevo perché era difficile dal punto di vista computazionale massimizzare quell'equazione direttamente? Stavo cercando una chiara intuizione solida sul perché dovrebbe essere ovvio che è difficile o forse una spiegazione …

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Perché l'ottimizzazione delle aspettative è importante per i modelli di miscele?
Ci sono molte pubblicazioni che enfatizzano il metodo di massimizzazione delle aspettative su modelli di miscele (Miscela di gaussiana, modello nascosto di Markov, ecc.). Perché EM è importante? EM è solo un modo per fare l'ottimizzazione e non è ampiamente usato come metodo basato sul gradiente (gradiente decente o metodo …


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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

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Problemi di singolarità nel modello di miscela gaussiana
Nel capitolo 9 del libro Riconoscimento dei modelli e apprendimento automatico, c'è questa parte sul modello di miscela gaussiana: Ad essere sincero, non capisco davvero perché questo creerebbe una singolarità. Qualcuno può spiegarmi questo? Mi dispiace ma sono solo un laureando e un principiante nell'apprendimento automatico, quindi la mia domanda …





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Selezione del modello Mclust
Il pacchetto R mclustutilizza BIC come criterio per la selezione del modello di cluster. Secondo la mia comprensione, un modello con il BIC più basso dovrebbe essere selezionato rispetto ad altri modelli (se ti interessa solo il BIC). Tuttavia, quando i valori BIC sono tutti negativi, la Mclustfunzione passa automaticamente …

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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 




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Modello di storia degli eventi a tempo discreto (Sopravvivenza) in R
Sto cercando di adattare un modello a tempo discreto in R, ma non sono sicuro di come farlo. Ho letto che puoi organizzare la variabile dipendente in diverse righe, una per ogni osservazione temporale e utilizzare la glmfunzione con un collegamento logit o cloglog. In questo senso, ho tre colonne: …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 


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Applicazione dell'inferenza variazionale stocastica alla miscela bayesiana di gaussiana
Sto cercando di implementare il modello di miscela gaussiana con inferenza variazionale stocastica, seguendo questo articolo . Questa è la figura della miscela gaussiana. Secondo l'articolo, l'algoritmo completo dell'inferenza variazionale stocastica è: E sono ancora molto confuso del metodo per ridimensionarlo a GMM. In primo luogo, ho pensato che il …

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