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 menggunakan analisis kelas laten untuk mengelompokkan sampel pengamatan berdasarkan satu set variabel biner. Saya menggunakan R dan paket poLCA. Di LCA, Anda harus menentukan jumlah cluster yang ingin Anda temukan. Dalam praktiknya, orang biasanya menjalankan beberapa model, masing-masing...
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...
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...
Dalam konteks pengelompokan online, saya sering menemukan banyak makalah yang berbicara tentang: "proses dirichlet" dan "model campuran terbatas / tak terbatas". Mengingat bahwa saya tidak pernah menggunakan atau membaca tentang proses dirichlet atau model campuran. Apakah Anda tahu saran tentang...
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...
Sepertinya saya bisa mempelajari parameter dengan baik dan menemukan probabilitas posterior untuk data pelatihan tetapi saya tidak tahu bagaimana membuat prediksi baru pada data baru. Masalahnya terutama berasal dari probabilitas transisi yang berubah pada kovariat sehingga tidak mudah untuk...
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
Notasi integral Riemann-Stieltjes digunakan dalam ekspresi ekspektasi dalam beberapa teks probabilitas. Pada dasarnya, dF (x) muncul dalam integral daripada f (x) dx dalam integral, karena CDF F (x) mungkin tidak dapat dibedakan untuk distribusi diskrit. Motivasi yang saya dengar untuk ini...
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...
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...
Saya punya pertanyaan tentang cluster yang saya rencanakan untuk diobati dengan pendekatan campuran nonparametrik (saya pikir). Saya sedang mengerjakan penjelasan tentang pelampiasan manusia. Setiap baris basis data saya berisi: ID seseorang beberapa parameter lingkungan X (contoh: suhu, angin,...
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...
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...