Pertanyaan yang diberi tag «kullback-leibler»

Ini hanya contoh yang saya temui beberapa kali, jadi saya tidak punya data sampel. Menjalankan model regresi linier di R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1adalah variabel kontinu. x2bersifat kategorikal dan memiliki tiga nilai, mis. "Rendah", "Sedang" dan "Tinggi". Namun output yang diberikan oleh R akan menjadi seperti: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Pertimbangkan Bayesian posterior . Secara asimptotik, maksimum terjadi pada estimasi MLE , yang hanya memaksimalkan kemungkinan .θ∣Xθ∣X\theta\mid Xθ^θ^\hat \thetaargminθfθ(X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Semua konsep ini — prior Bayesian, memaksimalkan kemungkinan — terdengar super berprinsip dan sama sekali tidak sewenang-wenang. Tidak ada catatan yang terlihat. Namun MLE meminimalkan divergensi KL antara distribusi nyata …

9 bayesian  maximum-likelihood  kullback-leibler 

Indeks stabilitas populasi mengukur perubahan distribusi variabel dengan membandingkan sampel data dalam dua periode waktu. Ini sangat umum digunakan untuk mengukur pergeseran skor. Ini dihitung sebagai berikut: 1) Sampel dari periode dasar diskritisasi. Biasanya dipartisi ke dalam desil 2) Sampel dari periode target didiskritisasi menggunakan interval yang sama seperti pada …

9 distributions  kullback-leibler 

Saya memiliki jangka waktu berikut diperoleh dengan menggunakan data yang diposting di bawah ini. Untuk ukuran jendela geser 10, saya mencoba menghitung KL-divergensi antara nilai-nilai PMF dalam jendela geser saat ini dan PMF sejarah dengan tujuan akhir memplot nilai KL-divergensi sepanjang waktu sehingga saya dapat membandingkan dua seri waktu. Sampai …

9 time-series  probability  multivariate-analysis  histogram  kullback-leibler 

Saya mengerti di mana langkah E terjadi dalam algoritma (seperti yang dijelaskan dalam bagian matematika di bawah). Dalam pikiran saya, kecerdikan kunci dari algoritma adalah penggunaan ketidaksetaraan Jensen untuk membuat batas bawah pada kemungkinan log. Dalam hal itu, mengambil Expectationhanya dilakukan untuk merumuskan kembali kemungkinan log agar sesuai dengan ketidaksetaraan …

8 maximum-likelihood  optimization  expectation-maximization  latent-variable  kullback-leibler