Pertanyaan yang diberi tag «gaussian-mixture»

Masalah Saya ingin menyesuaikan parameter model populasi campuran 2-Gaussian sederhana. Mengingat semua hype di sekitar metode Bayesian saya ingin mengerti jika untuk masalah ini kesimpulan Bayesian adalah alat yang lebih baik daripada metode pemasangan tradisional. Sejauh ini MCMC berkinerja sangat buruk dalam contoh mainan ini, tapi mungkin saya hanya mengabaikan …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Saya mengerjakan banyak pemodelan statistik, seperti Hidden Markov Models dan Gaussian Mixture Models. Saya melihat bahwa melatih model-model yang baik dalam setiap kasus ini membutuhkan sejumlah besar (> 20.000 kalimat untuk HMM) data yang diambil dari lingkungan yang sama dengan penggunaan akhir. Pertanyaanku adalah: Apakah ada konsep data pelatihan "cukup" …

10 modeling  hidden-markov-model  gaussian-mixture 

Saya mencoba menyesuaikan model waktu-diskrit dalam R, tapi saya tidak yakin bagaimana melakukannya. Saya telah membaca bahwa Anda dapat mengatur variabel dependen dalam baris yang berbeda, satu untuk setiap pengamatan waktu, dan menggunakan glmfungsi dengan logit atau tautan cloglog. Dalam hal ini, saya memiliki tiga kolom: ID, Event(1 atau 0, …

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 

Saya baru menggunakan GMM. Saya tidak dapat menemukan bantuan online yang sesuai. Adakah yang bisa tolong berikan saya sumber daya yang tepat pada "Bagaimana cara memutuskan apakah menggunakan GMM cocok dengan masalah saya?" atau jika ada masalah klasifikasi "Bagaimana cara memutuskan apakah saya harus menggunakan klasifikasi SVM atau klasifikasi GMM?"

9 classification  svm  gaussian-mixture  generalized-moments 

Saya mencoba untuk menerapkan model Campuran Gaussian dengan inferensi variasional stokastik, berikut ini kertas . Ini adalah pgm dari Campuran Gaussian. Menurut makalah itu, algoritma penuh inferensi variatif stokastik adalah: Dan saya masih sangat bingung dengan metode untuk menskalakannya menjadi GMM. Pertama, saya pikir parameter variasional lokal hanya dan yang …

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

Saya sedang mempelajari model Gaussian Mixture dan muncul sendiri pertanyaan ini. Misalkan data yang mendasari dihasilkan dari campuran distribusi Gaussian dan masing-masing memiliki vektor rata-rata μ k ∈ R p , di mana 1 ≤ k ≤ K dan masing-masing memiliki co-varian yang sama matriks Σ dan berasumsi ini Σ …

9 self-study  expectation-maximization  gaussian-mixture  consistency 

Saya ingin mensimulasikan sampel dari distribusi normal campuran 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) terbatas pada interval [0,1][0,1][0,1] dari pada RR\mathbb{R}. Ini berarti saya ingin mensimulasikan campuran terpotong dari distribusi normal. Saya tahu bahwa ada beberapa algoritma untuk mensimulasikan sebuah terpotong normal (yaitu dari pertanyaan ini ) dan paket yang sesuai dalam R …

9 simulation  random-generation  cdf  mixture  gaussian-mixture 

Kami sering mempelajari model Gaussian Mixture sebagai model yang berguna dalam pembelajaran mesin dan aplikasinya. Apa signifikansi fisik dari " Campuran " ini? Apakah ini digunakan karena Gaussian Mixture Model memodelkan probabilitas sejumlah variabel acak masing-masing dengan nilai rata-rata sendiri? Jika tidak, lalu apa interpretasi yang benar dari kata ini.

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

Biarkan f [x] menjadi Gaussian Mixture pdf dengan n syarat bobot seragam, berarti , dan varians yang sesuai :{μ1, . . . ,μn}{μ1,...,μn}\{\mu_{1},...,\mu_{n}\}{σ1, . . . ,σn}{σ1,...,σn}\{\sigma_{1},...,\sigma_{n}\} f( x ) ≡1n∑i = 1n12 πσ2saya----√e-( x -μsaya)22σ2sayaf(x)≡1n∑saya=1n12πσsaya2e-(x-μsaya)22σsaya2f(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}}} Tampaknya intuitif bahwa kemungkinan log yang diambil sampel di pusat Gaussian akan lebih besar …

8 machine-learning  gaussian-mixture 

Saya memiliki dataset yang berisi aktivitas pengguna dengan 168 dimensi, di mana saya ingin mengekstraksi kluster menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan. Tidak jelas bagi saya apakah akan menggunakan pendekatan pemodelan topik dalam alokasi Latent Dirichlet (LDA) atau Gaussian Mixture Model (GMM), yang lebih merupakan pendekatan Bayesian. Dalam hal itu saya punya …

8 clustering  gaussian-mixture  unsupervised-learning  topic-models 

Tujuan saya adalah untuk melihat bahwa algoritma K-means sebenarnya adalah algoritma Ekspektasi-Maksimalisasi untuk campuran Gaussian di mana semua komponen memiliki kovarian dalam batas sebagai .σ2Iσ2I\sigma^2 Ilimσ→0limσ→0\lim_{\sigma \to 0} Misalkan kita memiliki kumpulan data {x1,…,xN}{x1,…,xN}\{x_1, \dots ,x_N\} pengamatan dari variabel acak XXX . Fungsi objektif untuk M-means diberikan oleh: J=∑n=1N∑k=1Krnk||xn−μk||2J=∑n=1N∑k=1Krnk||xn−μk||2J = …

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

Dalam metode pengelompokan seperti K-means , jarak euclidean adalah metrik yang digunakan. Akibatnya, kami hanya menghitung nilai rata-rata di dalam setiap kluster. Dan kemudian penyesuaian dilakukan pada elemen-elemen berdasarkan jarak mereka ke setiap nilai rata-rata. Saya bertanya-tanya mengapa fungsi Gaussian tidak digunakan sebagai metrik? Alih-alih menggunakan xi -mean(X), kita bisa …

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

Saya sedang mengerjakan model pembelajaran kategori online yang menggunakan penurunan gradien stokastik agar sesuai dengan model campuran Gauss. Model ini didasarkan pada model pembelajaran online yang digunakan dalam Toscano & McMurray (2010). Sementara gradient descent kelihatannya bekerja cukup baik untuk memperkirakan rata-rata dan frekuensi / kemungkinan pencampuran kategori, saya mengalami …

8 python  online  gaussian-mixture  gradient-descent