Apa manfaat dari memberikan nilai awal tertentu untuk probabilitas transisi dalam Model Markov Tersembunyi? Akhirnya sistem akan mempelajarinya, jadi apa gunanya memberikan nilai selain yang acak? Apakah algoritma yang mendasari membuat perbedaan seperti Baum-Welch? Jika saya mengetahui...
Secara matematis, sering terlihat bahwa ekspresi dan algoritme untuk Ekspektasi Maksimalisasi (EM) sering lebih sederhana untuk model campuran, namun tampaknya hampir semua (jika bukan semuanya) yang dapat diselesaikan dengan EM juga dapat diselesaikan dengan MLE (oleh, katakanlah, metode...
Model regresi Poisson nol meningkat didefinisikan untuk sampel oleh dan selanjutnya mengasumsikan bahwa parameter dan memenuhiY i = { 0 dengan probabilitas p i + ( 1 - p i ) e - λ i k dengan probabilitas ( 1 - p i ) e - λ i λ k i / k !(y1,…,yn)(y1,…,yn)(y_1,\ldots,y_n)Yi={0kwith...
Adakah yang bisa menjelaskan bagaimana tersembunyinya model Markov terkait dengan maksimalisasi harapan? Saya telah melalui banyak tautan tetapi tidak dapat menghasilkan tampilan yang jelas. Terima
Saya mencoba menerapkan algoritma EM untuk model analisis faktor berikut; Wj= μ + B aj+ ejuntukj = 1 , … , nWj=μ+Baj+ejforj=1,…,nW_j = \mu+B a_j+e_j \quad\text{for}\quad j=1,\ldots,n di mana adalah vektor acak p-dimensional, adalah vektor q-dimensi dari variabel laten dan adalah matriks parameter...
Misalkan Anda memiliki populasi dengan unit, masing-masing dengan variabel acak . Anda mengamati nilai untuk setiap unit yang . Kami ingin perkiraan .X i ∼ Poisson ( λ ) n = N - n 0 X i > 0 λNNNXsaya∼ Poisson ( λ )Xi∼Poisson(λ)X_i \sim \text{Poisson}(\lambda)n = N- n0n=N−n0n = N-n_0Xsaya>...
Dalam pertanyaan populer ini , jawaban terangkat tinggi membuat MLE dan Baum Welch terpisah dalam fitting HMM. Untuk masalah pelatihan, kita dapat menggunakan 3 algoritme berikut: MLE (estimasi kemungkinan maksimum), pelatihan Viterbi (JANGAN bingung dengan decoding Viterbi), Baum Welch =...
Pertanyaannya didasarkan pada makalah berjudul: Rekonstruksi gambar dalam tomografi optik difus menggunakan model transport-difusi radiatif digabungkan Tautan unduhan Penulis menerapkan EM algoritma dengan sparsity regularisasi vektor yang tidak diketahui untuk memperkirakan pixel dari suatu...
Saat ini saya sedang belajar model Bayesian hierarkis menggunakan JAGS dari R, dan juga pymc menggunakan Python ( "Metode Bayesian untuk Peretas" ). Saya bisa mendapatkan intuisi dari posting ini : "Anda akan berakhir dengan tumpukan angka yang terlihat" seolah-olah "Anda entah bagaimana berhasil...
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...
Saya memiliki model campuran yang saya ingin menemukan penduga kemungkinan maksimum dari diberikan satu set data dan satu set data yang diamati sebagian . Saya telah mengimplementasikan langkah-E (menghitung ekspektasi dari diberikan dan parameter saat ini ), dan langkah-M, untuk meminimalkan...
Saya sedang mengerjakan beberapa perangkat lunak yang harus menentukan lokasi dunia nyata (kamera kecepatan) dari beberapa laporan berbasis GPS . Seorang pengguna akan mengemudi saat melaporkan lokasi, sehingga laporannya sangat tidak akurat. Untuk mengatasi masalah itu saya harus mengelompokkan...
Ini adalah masalah latihan untuk ujian tengah semester. Masalahnya adalah contoh algoritma EM. Saya mengalami masalah dengan bagian (f). Saya membuat daftar bagian (a) - (e) untuk penyelesaian dan jika saya melakukan kesalahan sebelumnya. Misalkan X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n menjadi variabel acak...
Saya tertarik untuk menghubungkan catatan di 2 dataset dengan nama depan, nama belakang, dan tahun kelahiran. Mungkin ini bisa dilakukan dengan algoritma EM, dan jika demikian, bagaimana? Pertimbangkan catatan berikut dalam 1 sebagai contoh: Carl McCarthy, 1967. Saya akan mencari semua catatan...
Saya mencoba memahami EM dan mencoba menyimpulkan parameter model ini menggunakan teknik ini, tetapi saya mengalami kesulitan memahami bagaimana memulainya: Jadi, saya memiliki model regresi linier tertimbang sebagai berikut di mana saya memiliki pengamatan dan pengamatan yang sesuai . Model...
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...
Christopher Bishop mendefinisikan nilai yang diharapkan dari fungsi kemungkinan log data lengkap (yaitu dengan asumsi bahwa kita diberikan data yang dapat diamati X serta data laten Z) sebagai
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...
Proyek saya saat ini mungkin mengharuskan saya untuk membuat model untuk memprediksi perilaku sekelompok orang tertentu. set data pelatihan hanya berisi 6 variabel (id hanya untuk tujuan identifikasi): id, age, income, gender, job category, monthly spend di mana monthly spendadalah variabel...
Saya telah mencoba untuk merasakan masalah yang berbeda dalam pengaturan sering di mana MCMC digunakan. Saya tahu bahwa MCMC (atau Monte Carlo) digunakan dalam pemasangan GLMM dan mungkin juga algoritma Monte Carlo EM. Apakah ada masalah yang lebih sering terjadi di mana MCMC