Скрытые переменные относятся к переменным, которые нельзя наблюдать напрямую. Эти переменные определены в виде наблюдаемых переменных. В узком смысле «скрытая переменная» рассматривается / моделируется как то, что порождает наблюдаемые переменные в предполагаемом процессе генерации данных. Также называемые скрытыми или скрытыми переменными.
Я пытаюсь понять, в чем сходство скрытого распределения Дирихле и word2vec для вычисления сходства слов. Как я понимаю, LDA отображает слова в вектор вероятностей скрытых тем, в то время как word2vec отображает их в вектор действительных чисел (относительно разложения по сингулярным точкам...
Каковы различия в выводах, которые можно сделать из анализа скрытого класса (LCA) по сравнению с кластерным анализом? Верно ли, что LCA принимает скрытую переменную, лежащую в основе классов, тогда как кластерный анализ представляет собой эмпирическое описание коррелированных атрибутов из алгоритма...
контекст Я читал о теории ответа предметов, и я нахожу ее увлекательной. Я верю, что понимаю основы, но мне интересно, как применять статистические методы, связанные с этой областью. Ниже приведены две статьи, похожие на те области, в которых я хотел бы применить ITR:...
Укороченная версия: Мы знаем, что логистическая регрессия и пробит-регрессия могут быть интерпретированы как включающие в себя непрерывную скрытую переменную, которая дискретизируется согласно некоторому фиксированному порогу перед наблюдением. Доступна ли подобная интерпретация скрытой переменной,...
Принимая во внимание матрицы Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , неотрицательная матрица Факторизация (ФС) находит две неотрицательных матрицы Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} и Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (то есть со всеми элементами ≥0≥0\ge 0 ) , чтобы представить разложившуюся матрицу , как:...
Я спрашивал об этом раньше и действительно пытался определить, что делает параметр модели, а что скрытой переменной. Итак, глядя на различные темы по этой теме на этом сайте, основное различие выглядит следующим образом: Скрытые переменные не наблюдаются, но имеют связанное с ними распределение...
Я нахожусь в процессе эмпирической разработки вопросника, и я буду использовать произвольные числа в этом примере для иллюстрации. Для контекста я разрабатываю психологическую анкету, нацеленную на оценку моделей мышления, которые обычно выявляются у людей с тревожными расстройствами. Элемент может...
Базовая модель PLS состоит в том, что заданная матрица и вектор связаны соотношением где - скрытая матрица , и - шумовые условия (сссуммируя центрированы).X n y X = T P ′ + E , y = T q ′ + f , T n × k E , f X , yн × мn×mn \times mИксXXNnnYyyX=TP′+E,X=TP′+E,X = T P' + E, y=Tq′+f,y=Tq′+f,y = T q' +...
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...
В моделировании структурных уравнений со скрытыми переменными (SEM), общей формулировкой модели является «Множественный индикатор, множественная причина» (MIMIC), где скрытая переменная вызывается одними переменными и отражается другими. Вот простой пример: По сути, f1это результат регрессии для...
В чем разница между авто-кодированием вариационного байесовского алгоритма и стохастическим обратным распространением для моделей с глубокой генерацией ? Приводит ли вывод в обоих методах к тем же результатам? Я не знаю каких-либо явных сравнений между этими двумя методами, несмотря на то, что обе...
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...