Preguntas etiquetadas con expectation-maximization

Un algoritmo de optimización utilizado a menudo para la estimación de máxima verosimilitud en presencia de datos faltantes.

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¿Cómo proyectar un nuevo vector en el espacio PCA?
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Algoritmo EM implementado manualmente
Quiero implementar el algoritmo EM manualmente y luego compararlo con los resultados normalmixEMdel mixtoolspaquete. Por supuesto, sería feliz si ambos conducen a los mismos resultados. La referencia principal es Geoffrey McLachlan (2000), Modelos de mezclas finitas . Tengo una densidad de mezcla de dos gaussianos, en forma general, la probabilidad …
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¿Por qué la optimización de una mezcla de Gaussiana es computacionalmente difícil?
Considere la probabilidad logarítmica de una mezcla de gaussianos: l ( Snorte; θ ) = ∑t = 1norteIniciar sesiónF( x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Snorte;θ)=∑t=1norteIniciar sesión⁡F(X(t)El |θ)=∑t=1norteIniciar sesión⁡{∑yo=1kpagyoF(X(t)El |μ(yo),σyo2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)}, \sigma^2_i)\right\} Me preguntaba por qué era computacionalmente difícil maximizar esa ecuación directamente. Estaba buscando una intuición clara y sólida …
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Entrenamiento de un campo aleatorio de Markov básico para clasificar píxeles en una imagen
Estoy intentando aprender cómo usar los campos aleatorios de Markov para segmentar regiones en una imagen. No entiendo algunos de los parámetros en el MRF o por qué la maximización de expectativas que realizo a veces no puede converger en una solución. A partir del teorema de Bayes, tengo p(x|y)=p(y|x)p(x)/p(y)p(x|y)=p(y|x)p(x)/p(y)p(x|y) …
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EM, ¿hay una explicación intuitiva?
El procedimiento EM aparece, para los no iniciados, como más o menos magia negra. Estime los parámetros de un HMM (por ejemplo) utilizando datos supervisados. Luego, decodifique los datos sin etiquetar, usando hacia adelante y hacia atrás para 'contar' los eventos como si los datos estuvieran etiquetados, más o menos. …
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