expectation-maximization पर टैग किए गए जवाब

अव्यक्त चर (विशेष रूप से pLSA) के साथ मॉडल सीखने के लिए EM एल्गोरिथ्म के लिए कोई त्वरित विकल्प हैं? मैं गति के पक्ष में सटीक बलिदान के साथ ठीक हूं।

13 machine-learning  optimization  expectation-maximization  lsa 

कहो कि मेरे पास 50 मिलियन अद्वितीय चीजें हैं, और मैं 10 मिलियन नमूने लेता हूं (प्रतिस्थापन के साथ) ... मैंने जो पहला ग्राफ संलग्न किया है वह दिखाता है कि मैं कितनी बार उसी "नमूना" का नमूना लेता हूं, जो अपेक्षाकृत दुर्लभ है जनसंख्या मेरे नमूने से बड़ी है। …

13 r  sampling  expectation-maximization 

मैं एक ही डेटा सेट से मूल्यों के दो समूहों को अलग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं मान सकता हूं कि आबादी में से एक सामान्य रूप से वितरित की गई है और नमूने का कम से कम आधा आकार है। दूसरे वाले का मान पहले वाले (वितरण …

13 dataset  outliers  expectation-maximization 

मेरे कुछ सरल वैचारिक प्रश्न हैं, जिन्हें मैं MLE (अधिकतम संभावना अनुमान) के बारे में स्पष्ट करना चाहूंगा, और ईएम (एक्सपेक्टेशन मैक्सिमाइजेशन) से इसका क्या लिंक है, यदि कोई है। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, अगर कोई कहता है कि "हमने MLE का उपयोग किया है", क्या इसका मतलब …

12 estimation  maximum-likelihood  expectation-maximization 

मान लें कि मेरे पास स्वतंत्र, समान रूप से वितरित अविभाज्य टिप्पणियों और दो परिकल्पनाओं का एक सेट है कि कैसे उत्पन्न किया गया था:एक्सएक्सxएक्सएक्सx एच0एच0H_0 : अज्ञात माध्य और विचरण के साथ एक एकल गाऊसी वितरण से लिया गया है।एक्सएक्सx एचएएचएH_A : दो मिश्रण से अज्ञात माध्य, विचरण और …

11 hypothesis-testing  normal-distribution  expectation-maximization 

एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल में संक्रमण की संभावनाओं को कुछ प्रारंभिक मूल्य देने के क्या लाभ हैं? आखिरकार सिस्टम उन्हें सीखेगा, इसलिए यादृच्छिक लोगों के अलावा अन्य मूल्यों को देने का क्या मतलब है? क्या अंतर्निहित एल्गोरिथ्म बॉम-वेल्च जैसे अंतर बनाता है? यदि मुझे शुरुआत में संक्रमण की संभावनाएँ …

11 machine-learning  expectation-maximization  hidden-markov-model 

शून्य फुलाया प्वासों प्रतिगमन मॉडल एक नमूने के लिए परिभाषित किया गया है द्वारा Y मैं = { 0 संभावना के साथ पी मैं + ( 1 - पी मैं ) ई - λ मैं कश्मीर के साथ संभाव्यता ( 1 - पी मैं ) e - λ i λ …

10 generalized-linear-model  maximum-likelihood  poisson-distribution  expectation-maximization  latent-variable 

क्या कोई स्पष्ट कर सकता है कि मार्कोव मॉडल कितने छिपे हुए हैं जो अपेक्षा अधिकतम करने से संबंधित हैं? मैं कई लिंक से गुज़रा हूँ, लेकिन एक स्पष्ट दृष्टिकोण के साथ नहीं आ सका। धन्यवाद!

10 markov-process  expectation-maximization  hidden-markov-model 

मैं निम्नलिखित कारक विश्लेषण मॉडल के लिए एक EM एल्गोरिथ्म को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं; डब्ल्यूजे= μ + बी एजे+ ईजेके लियेj = 1 , … , nWj=μ+Baj+ejforj=1,…,nW_j = \mu+B a_j+e_j \quad\text{for}\quad j=1,\ldots,n जहां पी आयामी यादृच्छिक वेक्टर है, एक जे अव्यक्त चर का एक क्ष आयामी …

10 factor-analysis  expectation-maximization 

में इस लोकप्रिय प्रश्न , उच्च upvoted जवाब MLE और बौम वेल्च HMM बैठाने के लिए अलग बनाता है। प्रशिक्षण समस्या के लिए हम निम्नलिखित 3 एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं: MLE (अधिकतम संभावना अनुमान), Viterbi प्रशिक्षण (Viterbi डिकोडिंग के साथ भ्रमित न करें), बॉम वेल्श = आगे-पिछड़े एल्गोरिथ्म …

10 hidden-markov-model  expectation-maximization 

प्रश्न शीर्षक वाले कागज़ पर आधारित है: युग्मित विकिरण परिवहन-प्रसार मॉडल का उपयोग करते हुए फैलाना ऑप्टिकल टोमोग्राफी में छवि पुनर्निर्माण डाउनलोड लिंक लेखक ईएम एल्गोरिथ्म के साथ लागू होते हैं एल1l1l_1 अज्ञात वेक्टर का नियमितीकरण μμ\muएक छवि के पिक्सेल का अनुमान लगाने के लिए। द्वारा दिया गया मॉडल है …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average 

मैं वर्तमान में R से JAGS का उपयोग करके पदानुक्रमित बायेसियन मॉडल सीख रहा हूं, और पायथन ( "हैकर्स के लिए बायेसियन मेथड्स" ) का उपयोग करके भी pymc । मैं इस पोस्ट से कुछ अंतर्ज्ञान प्राप्त कर सकता हूं : "आप संख्याओं के ढेर के साथ समाप्त हो जाएंगे …

9 bayesian  mcmc  expectation-maximization 

मैं गाऊसी मिक्सचर मॉडल का अध्ययन कर रहा हूं और खुद इस सवाल के साथ आता हूं। मान लीजिए कि अंतर्निहित डेटा के मिश्रण से उत्पन्न होता है KKK गाऊसी वितरण और उनमें से प्रत्येक का एक मतलब वेक्टर है μk∈Rpμk∈Rp\mu_k\in\mathbb{R}^p, कहाँ पे 1≤k≤K1≤k≤K1\leq k\leq K और उनमें से प्रत्येक …

9 self-study  expectation-maximization  gaussian-mixture  consistency 

मेरे पास एक मिश्रण मॉडल है जिसे मैं डेटा के एक सेट के अधिकतम संभावना अनुमानक को ढूंढना चाहता हूं xxxऔर आंशिक रूप से देखे गए डेटा का एक सेट । मैंने दोनों ई-स्टेप को लागू किया है ( दिए गए और करंट पैरामीटर्स की उम्मीद की गणना ), और …

9 maximum-likelihood  mixture  expectation-maximization 

मान लीजिए कि आपके पास आबादी है एनएनN इकाइयों, एक यादृच्छिक चर के साथ प्रत्येक एक्समैं∼ पॉइसन ( λ )एक्समैं~प्वासों(λ)X_i \sim \text{Poisson}(\lambda)। आप किसी भी इकाई के लिए मानों का निरीक्षण करते हैं जिसके लिए । हम का एक अनुमान चाहते हैं ।एन = एन-n0n=एन-n0n = N-n_0एक्समैं> 0एक्समैं>0X_i > 0λλ\lambda …

9 expectation-maximization