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छिपे हुए मार्कोव मॉडल का उपयोग मॉडलिंग सिस्टम के लिए किया जाता है जिसे मार्कोव प्रक्रियाओं के साथ छिपा हुआ (यानी बिना पढ़े हुए) राज्यों के रूप में माना जाता है।

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गतिशील बायेसियन प्रणाली की परिभाषा, और एचएमएम से इसका संबंध?
से विकिपीडिया डायनेमिक बेयसियन नेटवर्क (डीबीएन) एक बायेसियन नेटवर्क है जो निकटवर्ती समय के चरणों में एक दूसरे से परिवर्तनशील होता है। इसे अक्सर टू-टाइमलीस बीएन कहा जाता है क्योंकि यह कहता है कि किसी भी समय टी में, एक वैरिएबल के मूल्य की गणना आंतरिक रजिस्टरों और तत्काल पूर्व …

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एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल में प्रारंभिक संक्रमण संभाव्यता का महत्व
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 …

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मार्कोव श्रृंखला बनाम एचएमएम
मार्कोव श्रृंखला मेरे लिए समझ में आता है, मैं उन्हें वास्तविक जीवन की समस्याओं में संभावित परिवर्तन को मॉडल करने के लिए उपयोग कर सकता हूं। उसके बाद एचएमएम आता है। HMMs को MC की तुलना में कई समस्याओं के मॉडल के लिए अधिक उपयुक्त माना जाता है। हालाँकि, जिन …

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छिपे हुए मार्कोव मॉडल और अपेक्षा अधिकतमकरण एल्गोरिथ्म
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!

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क्या सांख्यिकीय मॉडल के प्रशिक्षण के लिए "पर्याप्त" डेटा की अवधारणा है?
मैं बहुत से सांख्यिकीय मॉडलिंग पर काम करता हूं, जैसे कि हिडन मार्कोव मॉडल और गौसियन मिक्सचर मॉडल। मैं देखता हूं कि इन मामलों में से प्रत्येक में अच्छे मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक बड़े (> एचएमएम के लिए 20000 वाक्य) डेटा की आवश्यकता होती है जो अंतिम …

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एचएमएम फिटिंग पर एमएलई और बॉम वेल्च के बीच अंतर
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 …

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घटना की भविष्यवाणी के लिए छिपे हुए मार्कोव मॉडल
प्रश्न : क्या एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल के एक समझदार कार्यान्वयन के नीचे सेट-अप है? मेरे पास 108,000प्रेक्षणों का एक डेटा सेट है (100 दिनों के दौरान लिया गया है) और 2000पूरे अवलोकन समय-अवधि में लगभग घटनाएँ हैं। डेटा नीचे दिए गए चित्र की तरह दिखता है जहां मनाया …

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मिश्रित मॉडल के लिए पैरामीट्रिक, सेमीपैरेट्रिक और नॉनपैमेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग
निम्नलिखित आलेख इस लेख से लिए गए हैं । मैं बूटस्ट्रैप करने के लिए नौसिखिया हूं और R bootपैकेज के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए पैरामीट्रिक, सेमीपैरेट्रिक और नॉनपैमेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग बूटस्ट्रैपिंग को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । आर कोड यहाँ मेरा Rकोड है: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) …
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