Distribusi campuran adalah distribusi yang ditulis sebagai kombinasi cembung dari distribusi lain. Gunakan tag "compound-distribution" untuk "concatenations" dari distribusi (di mana parameter dari distribusi itu sendiri adalah variabel acak).
Katakanlah saya memiliki dua distribusi normal A dan B dengan mean dan dan varians dan . Saya ingin mengambil campuran berbobot dari dua distribusi ini menggunakan bobot dan mana dan . Saya tahu bahwa rata-rata campuran ini adalah .μ B σ A σ B p q 0 ≤ p ≤ 1 q = 1 - p μ A B = ( p × μ A ) + ( q × μ B...
Dear everyone - Saya telah memperhatikan sesuatu yang aneh yang tidak dapat saya jelaskan, bukan? Singkatnya: pendekatan manual untuk menghitung interval kepercayaan dalam model regresi logistik, dan fungsi R confint()memberikan hasil yang berbeda. Saya telah melalui regresi logistik Terapan...
Saya memiliki dataset X yang memiliki 10 dimensi, 4 di antaranya adalah nilai diskrit. Faktanya, keempat variabel diskrit tersebut adalah ordinal, yaitu nilai yang lebih tinggi menyiratkan semantik yang lebih tinggi / lebih baik. 2 dari variabel-variabel diskrit ini bersifat kategorikal dalam arti...
Menggunakan distribusi-t siswa dengan k>0k>0k > 0 derajat kebebasan, parameter lokasi lll dan parameter skala sss memiliki kepadatan Γ(k+12)Γ(k2kπs2−−−−√){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,Γ(k+12)Γ(k2kπs2){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,\frac{\Gamma \left(\frac{k+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{k}{2}\sqrt{k \pi...
Saya membaca Bishop pada algoritma EM untuk GMM dan hubungan antara GMM dan k-means. Dalam buku ini dikatakan bahwa k-means adalah versi GMM yang sulit. Saya bertanya-tanya apakah itu menyiratkan bahwa jika data yang saya coba kluster bukan Gaussian, saya tidak dapat menggunakan k-means (atau...
Pertanyaan ini dimigrasikan dari Mathematics Stack Exchange karena dapat dijawab di Cross Validated. Bermigrasi 6 tahun yang lalu . Dalam pendekatan algoritma EM kami menggunakan ketidaksetaraan Jensen untuk sampai
Bagaimana saya bisa mengambil sampel dari distribusi campuran, dan khususnya campuran distribusi normal R? Misalnya, jika saya ingin mengambil sampel dari: 0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N( 3 , .1 )0,3×N(0,1)+0,5×N(10,1)+0,2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; +...
Saya ingin menerapkan algoritma EM manual dan kemudian membandingkannya dengan hasil normalmixEMdari mixtoolspaket. Tentu saja, saya akan senang jika keduanya menghasilkan hasil yang sama. Referensi utama adalah Geoffrey McLachlan (2000), Finite Mixture Models . Saya memiliki kerapatan campuran...
Pertimbangkan kemungkinan log campuran Gaussians: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)},...
Saya merasa telah melihat topik ini dibahas di sini sebelumnya, tetapi saya tidak dapat menemukan sesuatu yang spesifik. Kemudian lagi, saya juga tidak begitu yakin apa yang harus dicari. Saya memiliki satu set data dimensi yang dipesan. Saya berhipotesis bahwa semua poin dalam himpunan diambil...
Dalam bab 9 buku Pengenalan pola dan pembelajaran mesin, ada bagian ini tentang model campuran Gaussian: Sejujurnya saya tidak begitu mengerti mengapa ini akan menciptakan singularitas. Adakah yang bisa menjelaskan hal ini kepada saya? Maaf, saya hanya sarjana dan pemula dalam pembelajaran...
Ada banyak literatur yang menekankan metode Maksimalisasi Ekspektasi pada model campuran (Campuran Gaussian, Hidden Markov Model, dll.). Mengapa EM itu penting? EM hanyalah cara untuk melakukan optimasi dan tidak banyak digunakan sebagai metode berbasis gradien (layak gradien atau metode newton /...
Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan...
Saya memiliki dua variabel - X dan Y dan saya perlu membuat kluster maksimum (dan optimal) = 5. Mari plot variabel yang ideal adalah seperti berikut: Saya ingin membuat 5 kelompok ini. Sesuatu seperti ini: Jadi saya pikir ini adalah model campuran dengan 5 kluster. Setiap kelompok memiliki...
Pergantian label (yaitu, distribusi posterior tidak berbeda dengan pergantian label komponen) adalah masalah ketika menggunakan MCMC untuk memperkirakan model campuran. Apakah ada metodologi standar (seperti yang diterima secara luas) untuk menangani masalah ini? Jika tidak ada pendekatan...
Model campuran Gaussian (GMM) menarik karena mudah digunakan baik secara analitis maupun dalam praktik, dan mampu memodelkan beberapa distribusi eksotis tanpa terlalu banyak kerumitan. Ada beberapa sifat analitik yang harus kita pegang yang umumnya tidak jelas.
Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk...
Saya ingin memasukkan waktu yang dihabiskan untuk melakukan sesuatu (minggu menyusui, misalnya) sebagai variabel independen dalam model linier. Namun, beberapa pengamatan tidak terlibat dalam perilaku sama sekali. Pengkodean mereka sebagai 0 tidak sepenuhnya benar, karena 0 secara kualitatif...
Misalkan kita memiliki seperangkat poin . Setiap titik dihasilkan menggunakan distribusi Untuk mendapatkan posterior untuk kita menulis Menurut kertas Minka pada Expectation Dakwah kita perlu perhitungan untuk mendapatkan posterior p (x | \ mathbf {y}) dan, jadi, masalah menjadi sulit dipecahkan...
Saya mereproduksi dari awal hasil di Bagian 4.2.1 dari Kemungkinan Marginal dari Output Gibbs Siddhartha Chib Jurnal Asosiasi Statistik Amerika, Vol. 90, No. 432. (Desember, 1995), hlm. 1313-1321. Ini adalah campuran dari model normals dengan nomor yang diketahui komponen. f ( x | w , μ , σ 2...