Jakie są zalety podania pewnych wartości początkowych prawdopodobieństwom przejścia w Ukrytym Modelu Markowa? W końcu system się ich nauczy, więc po co podawać wartości inne niż losowe? Czy algorytm bazowy robi różnicę, taką jak Baum – Welch? Jeśli bardzo dokładnie znam prawdopodobieństwa...
W tym popularnym pytaniu , wysoko oceniona odpowiedź powoduje, że MLE i Baum Welch są osobni w dopasowaniu HMM. W przypadku problemu szkoleniowego możemy użyć następujących 3 algorytmów: MLE (szacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa), szkolenie Viterbi (NIE mylić z dekodowaniem Viterbi), Baum...
Model regresji Poissona napompowany zerem jest definiowany dla próbki przez Y i = { 0 z prawdopodobieństwem p i + ( 1 - p i ) e - λ i k z prawdopodobieństwem ( 1 - p i ) e - λ i λ k i / k ! i zakłada ponadto, że parametry λ =( y1, … , Yn)(y1,…,yn)(y_1,\ldots,y_n)Yja= { 0kz prawdopodobieństwem...
Czy ktoś może wyjaśnić, w jaki sposób ukryte modele Markowa są powiązane z maksymalizacją oczekiwań? Przejrzałem wiele linków, ale nie mogłem uzyskać jasnego
Próbuję zaimplementować algorytm EM dla następującego modelu analizy czynnikowej; W.jot= μ + B ajot+ ejotdlaj = 1 , … , nWj=μ+Baj+ejforj=1,…,nW_j = \mu+B a_j+e_j \quad\text{for}\quad j=1,\ldots,n gdzie oznacza p-wymiarowy wektor losowej, J jest P-wymiarowy wektor zmiennych utajonych i B jest...
Jest to problem praktyczny podczas egzaminu śródokresowego. Problemem jest przykład algorytmu EM. Mam problem z częścią (f). Podaję części (a) - (e) do uzupełnienia i na wypadek, gdyby wcześniej popełniłem błąd. Niech będą niezależnymi wykładniczymi zmiennymi losowymi o współczynniku . Niestety...
Pytanie oparte jest na pracy zatytułowanej: Rekonstrukcja obrazu w rozproszonej tomografii optycznej z wykorzystaniem sprzężonego radiacyjnego modelu transportowo-dyfuzyjnego Link do pobrania Autorzy stosują algorytm EM z rzadkości nieznanego wektora celu oszacowania pikseli obrazu. Model...
Obecnie uczę się hierarchicznych modeli bayesowskich przy użyciu JAGS z R, a także pymc przy użyciu Pythona ( „Bayesian Methods for Hackers” ). Mogę uzyskać intuicję z tego postu : „skończysz ze stosem liczb, które wyglądają” tak, jakby „udało ci się w jakiś sposób pobrać niezależne próbki ze...
Studiuję model mieszanki Gaussa i sam wymyślam to pytanie. Załóżmy, że podstawowe dane są generowane z mieszaniny rozkładu Gaussa, a każdy z nich ma średni wektor , gdzie a każdy z nich ma takie same współ- macierz wariancji i załóżmy, że jest macierzą diagonalną. Przyjmijmy, że stosunek...
Mam model mieszanki, w którym chcę znaleźć estymator maksymalnego prawdopodobieństwa dla danego zestawu danych i zestawu częściowo zaobserwowanych danych . I realizowane zarówno E etapie (obliczenie oczekiwania dane i aktualnych parametrów ), i M-etapie, w celu zminimalizowania negatywnych...
Załóżmy, że masz populację NNN jednostki, każda z losową zmienną Xi∼Poisson(λ)Xi∼Poisson(λ)X_i \sim \text{Poisson}(\lambda). Ty obserwujeszn=N−n0n=N−n0n = N-n_0wartości dla dowolnej jednostki, dla której . Chcemy oszacowania .Xi>0Xi>0X_i > 0λλ\lambda Istnieją metody chwil i warunkowe...
Pracuję nad oprogramowaniem, które powinno określać lokalizacje świata rzeczywistego (np. Kamery prędkości) na podstawie kilku raportów opartych na GPS . Zgłaszając lokalizację użytkownik będzie jechał samochodem, dlatego raporty będą bardzo niedokładne. Aby rozwiązać ten problem, muszę grupować...
Interesuje mnie łączenie rekordów w 2 zestawach danych według imienia, nazwiska i roku urodzenia. Czy może to być wykonalne za pomocą algorytmu EM, a jeśli tak, to w jaki sposób? Rozważ następujący zapis w 1. jako przykład: Carl McCarthy, 1967. Przeszukam wszystkie rekordy w 2. zbiorze danych i...