dirichlet-process पर टैग किए गए जवाब

मैं एक ऐसी परियोजना पर काम कर रहा हूं, जहां मैं ओपन-एंडेड निबंधों की एक श्रृंखला की सामग्री के बारे में कुछ जानकारी निकालना चाहता हूं। इस विशेष परियोजना में, 148 लोगों ने एक बड़े प्रयोग के एक काल्पनिक छात्र संगठन के बारे में निबंध लिखा। यद्यपि मेरे क्षेत्र में …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process 

मुझे एक सतत यादृच्छिक चर के घनत्व का अनुमान लगाने में दिलचस्पी है । ऐसा करने का एक तरीका जो मैंने सीखा है वह है कर्नेल डेंसिटी एस्टीमेशन का उपयोग।एक्सXX लेकिन अब मुझे एक बायेसियन दृष्टिकोण में दिलचस्पी है जो निम्नलिखित पंक्तियों के साथ है। मैं शुरू में मानता हूं …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process 

प्रश्न: एक डिरिचलेट प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा को क्लस्टर करने का मानक तरीका क्या है? गिब्स के नमूने का उपयोग करते समय नमूने दिखाई देते हैं और नमूने के दौरान गायब हो जाते हैं। इसके अलावा, हमारे पास पहचान की समस्या है क्योंकि पीछे वितरण क्लस्टर क्लस्टरिंग के लिए …

14 bayesian  clustering  mcmc  dirichlet-process  identifiability 

मैं यथासंभव सामान्य रूप से समस्या का वर्णन करने का प्रयास करूंगा। मैं एक पैरामीटर संभाव्यता वेक्टर थीटा के साथ एक स्पष्ट वितरण के रूप में टिप्पणियों को मॉडलिंग कर रहा हूं । फिर, मुझे लगता है कि पैरामीटर वेक्टर थीटा एक डिरिचलेट पूर्व डिस्ट्रीब्यूशन के साथ अनुसरण करता है …

10 categorical-data  multinomial  dirichlet-distribution  hierarchical-bayesian  dirichlet-process 

मैं वर्तमान में डिरिचलेट प्रोसेस रैंडम इफेक्ट्स मॉडल का एक पेपर देख रहा हूं और मॉडल विनिर्देश निम्नानुसार है: yमैंψमैंजी=एक्समैंβ+ψमैं+εमैं∼ जी∼ डी पी( α ,जी0)yमैं=एक्समैंβ+ψमैं+εमैंψमैं~जीजी~डीपी(α,जी0) \begin{align*}y_{i} &= X_{i}\beta + \psi_{i} + \epsilon_{i}\\ \psi_{i} &\sim G \\ G &\sim \mathcal{DP}\left(\alpha, G_{0}\right) \end{align*} कहाँ पे αα\alphaस्केल पैरामीटर है और आधार उपाय है। …

9 bayesian  dirichlet-distribution  dirichlet-process  nonparametric-bayes  measure-theory