Каковы преимущества придания определенных начальных значений вероятностям перехода в скрытой марковской модели? В конце концов система изучит их, так какой смысл давать значения, отличные от случайных? Имеет ли базовый алгоритм такую разницу, как Баум-Уэлч? Если бы я очень точно знал вероятности...
В этом популярном вопросе ответ с высоким голосом разделяет MLE и Baum Welch в подгонке HMM. Для задачи обучения мы можем использовать следующие 3 алгоритма: MLE (оценка максимального правдоподобия), обучение Витерби (НЕ путать с декодированием Витерби), Baum Welch = алгоритм прямого и обратного...
Модель регрессии Пуассона с нулевым определяется для выборки как и далее предполагается, что параметры и удовлетворяютY i = { 0 с вероятностью p i + ( 1 - p i ) e - λ i k с вероятностью ( 1 - p i ) e - λ i λ k i / k ! λ = ( λ 1 , … , λ n ) p =(y1,…,yn)(y1,…,yn)(y_1,\ldots,y_n)Yi={0kwith...
Может кто-нибудь уточнить, как скрытые марковские модели связаны с максимизацией ожиданий? Я перебрал много ссылок, но не смог получить четкое представление....
Я пытаюсь реализовать алгоритм EM для следующей модели факторного анализа; WJ= μ + B aJ+ еJзаj = 1 , … , nWj=μ+Baj+ejforj=1,…,nW_j = \mu+B a_j+e_j \quad\text{for}\quad j=1,\ldots,n где - p-мерный случайный вектор, a jWJWjW_jaJaja_j - это q-мерный вектор скрытых переменных, а - матрица параметров...
Это практическая проблема для промежуточного экзамена. Проблема в примере алгоритма EM. У меня проблемы с частью (е). Я перечисляю части (a) - (e) для завершения и в случае, если я допустил ошибку ранее. Пусть - независимые экспоненциальные случайные величины со скоростью . К сожалению, фактические...
Вопрос основан на статье под названием «Восстановление изображений в диффузной оптической томографии с использованием связанной излучательной транспортно-диффузионной модели». Ссылка на скачивание Авторы применяют EM-алгоритм с разреженности неизвестного вектора \ mu для оценки пикселей...
В настоящее время я изучаю иерархические байесовские модели, используя JAGS из R, а также pymc, используя Python ( «Байесовские методы для хакеров» ). Я могу получить некоторую интуицию из этого поста : «в итоге вы получите кучу чисел, которые выглядят так, словно« вам каким-то образом удалось...
Я изучаю модель гауссовой смеси и сам задаю этот вопрос. Предположим, что базовые данные генерируются из смеси гауссовского распределения и у каждого из них есть средний вектор \ mu_k \ in \ mathbb {R} ^ p , где 1 \ leq k \ leq K, и каждый из них имеет одинаковое ко дисперсионная матрица \ Sigma и...
У меня есть смешанная модель, в которой я хочу найти оценку максимального правдоподобия для данного набора данных и набора частично наблюдаемых данных . Я реализовал и E-шаг (вычисление ожидания учетом и текущих параметров ), и M-шаг, чтобы минимизировать отрицательное логарифмическое правдоподобие...
Предположим, что у вас есть популяция с единицами, каждая со случайной величиной . Вы наблюдаете значений для любой единицы измерения, для которой . Мы хотим оценить .X i ∼ Пуассона ( λ ) n = N - n 0 X i > 0 λNNNИкся∼ Пуассон ( λ )Икся~Пуассон(λ)X_i \sim \text{Poisson}(\lambda)n = N- н0Nзнак...
Я работаю над некоторым программным обеспечением, которое должно определять местоположение в реальном мире (например, скоростные камеры) из нескольких отчетов на основе GPS . Пользователь будет управлять автомобилем при сообщении местоположения, поэтому отчеты очень неточные. Чтобы решить эту...
Мне интересно связать записи между двумя наборами данных по имени, фамилии и году рождения. Можно ли это сделать с помощью алгоритма EM, и если да, то как? В качестве примера рассмотрим следующую запись в 1-м: Карл Маккарти, 1967. Я буду искать по всем записям во втором наборе данных и назначать...