Perguntas com a marcação «gaussian-mixture»

O problema Quero ajustar os parâmetros do modelo de uma população simples de mistura 2-Gaussiana. Dado todo o hype em torno dos métodos bayesianos, quero entender se, para esse problema, a inferência bayesiana é uma ferramenta melhor que os métodos de ajuste tradicionais. Até agora, o MCMC tem um desempenho …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Eu trabalho com bastante modelagem estatística, como Hidden Markov Models e Gaussian Mixture Models. Vejo que o treinamento de bons modelos em cada um desses casos requer uma grande quantidade (> 20.000 frases para HMMs) de dados que são obtidos de ambientes semelhantes ao uso final. Minha pergunta é: Existe …

10 modeling  hidden-markov-model  gaussian-mixture 

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …

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 

Eu sou novo no uso de GMMs. Não consegui encontrar nenhuma ajuda apropriada online. Alguém poderia me fornecer o recurso correto sobre "Como decidir se o uso do GMM é adequado ao meu problema?" ou no caso de problemas de classificação "Como decidir se devo usar a classificação SVM ou …

9 classification  svm  gaussian-mixture  generalized-moments 

Estou tentando implementar o modelo de Mistura Gaussiana com inferência variacional estocástica, seguindo este artigo . Este é o pgm da mistura gaussiana. De acordo com o artigo, o algoritmo completo de inferência variacional estocástica é: E ainda estou muito confuso sobre o método para escalá-lo para GMM. Primeiro, pensei …

9 machine-learning  bayesian  clustering  gaussian-mixture  variational-bayes 

Estou estudando o modelo Gaussian Mixture e me proponho a essa pergunta. Suponha que os dados subjacentes sejam gerados a partir de uma mistura de distribuição Gaussiana e cada um deles tenha um vetor médio μ k ∈ R p , onde 1 ≤ k ≤ K e cada um …

9 self-study  expectation-maximization  gaussian-mixture  consistency 

Quero simular uma amostra de uma distribuição normal de mistura, de modo que p × N( μ1, σ21) + ( 1 - p ) × N( μ2, σ22)p×N(μ1,σ12)+(1−p)×N(μ2,σ22)p\times\mathcal{N}(\mu_1,\sigma_1^2) + (1-p)\times\mathcal{N}(\mu_2,\sigma_2^2) é restrito ao intervalo vez de . Isso significa que eu quero simular uma mistura truncada de distribuições normais.R[ 0 …

9 simulation  random-generation  cdf  mixture  gaussian-mixture 

Estou aprendendo sobre os modelos de mistura gaussiana (GMM), mas estou confuso sobre o motivo pelo qual alguém deveria usar esse algoritmo. Como esse algoritmo é melhor do que outro algoritmo padrão de cluster, como significa quando se trata de clustering? O significa que o algoritmo particiona os dados em …

9 normal-distribution  unsupervised-learning  gaussian-mixture 

Frequentemente, estudamos o modelo Gaussian Mixture como um modelo útil no aprendizado de máquina e suas aplicações. Qual é o significado físico dessa " mistura "? É usado porque um Modelo de Mistura Gaussiano modela a probabilidade de várias variáveis ​​aleatórias, cada uma com seu próprio valor de média? Caso …

8 machine-learning  distributions  gaussian-mixture  mixture  mathematical-statistics 

Seja f [x] um pdf de mistura gaussiana com n termos de peso uniforme, meios e variações correspondentes :{ μ1, . . . , μn}{μ1,...,μn}\{\mu_{1},...,\mu_{n}\}{σ1,...,σn}{σ1,...,σn}\{\sigma_{1},...,\sigma_{n}\} f(x)≡1n∑i=1n12πσ2i−−−−√e−(x−μi)22σ2if(x)≡1n∑i=1n12πσi2e−(x−μi)22σi2f(x)\equiv\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_{i}^{2}}}e^{-\frac{(x-\mu_{i})^{2}}{2\sigma_{i}^{2}}} Parece intuitivo que a probabilidade de log amostrada nos n centros gaussianos seja maior que (ou igual a) a probabilidade de log média: 1n∑j=1nln(f(μj))≥∫f(x)ln(f(x))dx1n∑j=1nln(f(μj))≥∫f(x)ln(f(x))dx\frac{1}{n}\sum_{j=1}^{n}ln(f(\mu_{j}))\geq\int …

8 machine-learning  gaussian-mixture 

Eu tenho um conjunto de dados contendo atividade do usuário com 168 dimensões, onde desejo extrair clusters usando aprendizado não supervisionado. Não é óbvio para mim se devo usar uma abordagem de modelagem de tópicos na alocação de Dirichlet Latente (LDA) ou Modelos de Mistura Gaussiana (GMM), que é mais …

8 clustering  gaussian-mixture  unsupervised-learning  topic-models 

Meu objetivo é ver que o algoritmo K-means é de fato o algoritmo de Expectativa-Maximização para misturas Gaussianas, em que todos os componentes têm covariância no limite como .σ2Iσ2I\sigma^2 Ilimσ→0limσ→0\lim_{\sigma \to 0} Suponha que temos um conjunto de dados {x1,…,xN}{x1,…,xN}\{x_1, \dots ,x_N\} de observações de variável aleatória XXX . A …

8 self-study  k-means  expectation-maximization  gaussian-mixture 

Nos métodos de agrupamento, como médias K , a distância euclidiana é a métrica a ser usada. Como resultado, calculamos apenas os valores médios em cada cluster. E então são feitos ajustes nos elementos com base em sua distância para cada valor médio. Fiquei me perguntando por que a função …

8 normal-distribution  clustering  k-means  unsupervised-learning  gaussian-mixture 

Estou trabalhando em um modelo de aprendizado de categoria on-line que usa descida de gradiente estocástico para se ajustar a um modelo de mistura gaussiana. O modelo é baseado no modelo de aprendizado on-line usado em Toscano e McMurray (2010). Embora a descida do gradiente pareça estar funcionando razoavelmente bem …

8 python  online  gaussian-mixture  gradient-descent 

Nota: este é um problema de lição de casa, portanto, não me dê a resposta completa! Eu tenho duas variáveis, A e B, com distribuições normais (médias e variações são conhecidas). Suponha que C seja definido como A com 50% de chance e B com 50% de chance. Como eu …

8 self-study  random-variable  gaussian-mixture  finite-mixture-model