Perguntas com a marcação «mixture»

Parece haver várias opções disponíveis para trabalhar com GMMs (Gaussian Mixture Models) em Python. À primeira vista, existem pelo menos: PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php Ferramentas para modelagem de mistura PyEM - http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/, que faz parte da caixa de ferramentas Scipy e parece se concentrar na atualização dos GMMs : Agora conhecida …

12 normal-distribution  python  mixture 

Antecedentes: Sou bioestatístico atualmente lutando com um conjunto de dados de taxas de expressão celular. O estudo expôs uma série de células, coletadas em grupos de vários doadores, a certos peptídeos. As células expressam certos biomarcadores em resposta ou não. As taxas de resposta são então registradas para cada grupo …

11 regression  gamma-distribution  mixture  zero-inflation 

Em geral, maximizamos uma função L(θ;x1,…,xn)=∏i=1nf(xi∣θ)eu(θ;x1,…,xn)=∏Eu=1nf(xEu∣θ) L(\theta; x_1, \ldots, x_n) = \prod_{i=1}^n f(x_i \mid \theta) onde fff é a função de densidade de probabilidade se a distribuição subjacente for contínua e uma função de massa de probabilidade (com soma em vez de produto) se a distribuição for discreta. Como podemos …

11 mathematical-statistics  maximum-likelihood  likelihood  mixture 

Suponha que eu queira amostrar a partir de uma distribuição contínua . Se eu tiver uma expressão de na formapp(x)p(x)p(x)ppp p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) onde e f_i são distribuições que podem ser facilmente amostradas, então eu posso facilmente gerar amostras de p por:ai⩾0,∑iai=1ai⩾0,∑iai=1a_i \geqslant 0, \sum_i a_i= 1fifif_ippp Amostrando …

10 simulation  monte-carlo  mixture  accept-reject 

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse erro externo …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Suponha que você tenha os logs de um servidor da web. Nesses logs, você possui tuplas deste tipo: user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... Esses registros de data e hora representam, por exemplo, os cliques dos usuários. Agora, user1você visitará o site várias vezes (sessões) …

10 distributions  estimation  mixture 

Portanto, obter uma "idéia" do número ideal de clusters em k-means está bem documentado. Encontrei um artigo sobre como fazer isso em misturas gaussianas, mas não tenho certeza se estou convencido disso, não o entendo muito bem. Existe uma maneira ... mais gentil de fazer isso?

10 classification  k-means  mixture  unsupervised-learning 

Qual é a relação entre uma dimensão e um componente em um Modelo de Mistura Gaussiana? E quais são os significados de dimensão e componente? Obrigado. Por favor, corrija-me se estiver errado: meu entendimento é que os dados observados têm muitas dimensões. Cada dimensão representa uma característica / aspecto dos …

10 multivariate-analysis  normal-distribution  mixture 

Eu tenho um modelo de mistura no qual desejo encontrar o estimador de probabilidade máxima de um dado conjunto de dados e um conjunto de dados parcialmente observados . Eu implementei a etapa E (calculando a expectativa de z dado x e os parâmetros atuais \ theta ^ k ) …

9 maximum-likelihood  mixture  expectation-maximization 

Estou usando a análise de classe latente para agrupar uma amostra de observações com base em um conjunto de variáveis ​​binárias. Estou usando R e o pacote poLCA. No LCA, você deve especificar o número de clusters que deseja encontrar. Na prática, as pessoas geralmente executam vários modelos, cada um …

9 data-visualization  mixture  latent-class 

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 

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 

Parece que posso aprender bem os parâmetros e encontrar as probabilidades posteriores para os dados de treinamento, mas não tenho idéia de como fazer novas previsões sobre novos dados. O problema, em particular, vem das probabilidades de transição alteradas nas covariáveis, por isso não é trivial escrever código para prever …

8 r  hidden-markov-model  mixture 

A notação integral de Riemann-Stieltjes é usada em expressões de expectativa em alguns textos de probabilidade. Basicamente, dF (x) aparece na integral em vez de f (x) dx na integral, uma vez que o CDF F (x) pode não ser diferenciável para uma distribuição discreta. A motivação que ouvi para …

8 expected-value  mixture  integral 

Eu tenho uma pergunta sobre clusters que estou pensando em tratar com uma abordagem de mistura não paramétrica (eu acho). Estou trabalhando na explicação do comportamento humano. Cada linha do meu banco de dados contém: o ID de alguém alguns parâmetros do ambiente X (exemplo: temperatura, vento, etc.) uma variável …

8 machine-learning  clustering  computational-statistics  mixture