Zmienne ukryte odnoszą się do zmiennych, których nie można bezpośrednio obserwować. Te zmienne są zdefiniowane w kategoriach obserwowalnych zmiennych. W wąskim znaczeniu „ukryta zmienna” jest postrzegana / modelowana jako to, co generuje obserwowane zmienne w implikowanym procesie generowania danych. Nazywany także zmiennymi ukrytymi lub czającymi się.
Próbuję zrozumieć, jakie jest podobieństwo między Latent Dirichlet Allocation i word2vec do obliczania podobieństwa słów. Jak rozumiem, LDA odwzorowuje słowa na wektor prawdopodobieństwa ukrytych tematów, podczas gdy word2vec odwzorowuje je na wektor liczb rzeczywistych (związanych z rozkładem...
Jakie są różnice w wnioskach, które można wyciągnąć z analizy ukrytej klasy (LCA) w porównaniu z analizą skupień? Czy to prawda, że LCA zakłada ukrytą zmienną, która powoduje powstanie klas, podczas gdy analiza skupień jest empirycznym opisem skorelowanych atrybutów z algorytmu klastrowania?...
Kontekst Czytałem o teorii odpowiedzi na przedmioty i uważam ją za fascynującą. Myślę, że rozumiem podstawy, ale zastanawiam się, jak zastosować techniki statystyczne związane z tym obszarem. Poniżej znajdują się dwa artykuły podobne do obszaru, w którym chciałbym zastosować...
Krótka wersja: Wiemy, że regresję logistyczną i regresję probitową można interpretować jako obejmującą ciągłą zmienną ukrytą, która jest dyskretyzowana według pewnego ustalonego progu przed obserwacją. Czy dostępna jest podobna interpretacja zmiennej ukrytej dla, powiedzmy, regresji Poissona? Co...
Biorąc pod uwagę macierz , Faktoryzacja macierzy nieujemnej (NMF) znajduje dwie nieujemne macierze i ( tzn. ze wszystkimi elementami ) do reprezentowania rozłożonej macierzy jako:Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}H k × n ≥0Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}≥0≥0\ge...
Pytałem o to wcześniej i naprawdę miałem problemy z określeniem, co czyni parametr modelu, a co czyni go zmienną ukrytą. Więc patrząc na różne wątki na ten temat na tej stronie, głównym rozróżnieniem wydaje się być: Zmienne utajone nie są obserwowane, ale mają z nimi powiązany rozkład...
Jestem w trakcie empirycznego opracowywania kwestionariusza i użyję dowolnych liczb w tym przykładzie do zilustrowania. Dla kontekstu opracowuję kwestionariusz psychologiczny mający na celu ocenę wzorców myślenia powszechnie identyfikowanych u osób z zaburzeniami lękowymi. Element może wyglądać...
Podstawowym model PLS jest dana macierzy X i n wektor Y są związane przez X = T P ' + E , Y = T Q ' + f , gdzie t jest utajony N x k macierzy i E , f są warunkami szumu (sumowanie X , y są wyśrodkowane).n × mn×mn \times mXXXnnnyyyX= TP.′+ E,X=T.P.′+mi,X = T P' + E, y= Tq′+ f,y=T.q′+fa,y = T q' +...
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...
W modelowaniu równań strukturalnych ze zmiennymi ukrytymi (SEM) powszechnym sformułowaniem modelu jest „Wskaźnik wielokrotny, przyczyna wielokrotna” (MIMIC), w którym zmienna ukryta jest wywoływana przez niektóre zmienne i odzwierciedlana przez inne. Oto prosty przykład: Zasadniczo, f1jest to...
Jaka jest różnica między automatycznym kodowaniem odmian Bayesa a stochastyczną propagacją wsteczną dla modeli głębokiej generacji ? Czy wnioskowanie w obu metodach prowadzi do takich samych wyników? Nie znam żadnych wyraźnych porównań między tymi dwiema metodami, mimo że obie grupy autorów cytują...
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...