Preguntas etiquetadas con gaussian-mixture

Un tipo de distribución o modelo mixto que supone que las subpoblaciones siguen las distribuciones gaussianas.



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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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¿Cuál es la intuición detrás de las muestras intercambiables bajo la hipótesis nula?
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

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Problemas de singularidad en el modelo de mezcla gaussiana
En el capítulo 9 del libro Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, hay esta parte sobre el modelo de mezcla gaussiana: Para ser honesto, realmente no entiendo por qué esto crearía una singularidad. ¿Puede alguien explicarme esto? Lo siento, pero solo soy un estudiante universitario y un novato en el …

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Referencias que justifican el uso de mezclas gaussianas
Los modelos de mezcla gaussiana (GMM) son atractivos porque son fáciles de trabajar tanto en el análisis como en la práctica, y son capaces de modelar algunas distribuciones exóticas sin demasiada complejidad. Hay algunas propiedades analíticas que deberíamos tener que no están claras en general. En particular: SnSnS_nnnnPPPnnnPPPlimn→∞infP^∈SnD(P||P^)=0?limn→∞infP^∈SnD(P||P^)=0?\lim_{n\rightarrow \infty}\inf_{\hat{P}\in S_n} …




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Selección de modelo de Mclust
El paquete R mclustutiliza BIC como criterio para la selección del modelo de clúster. Según tengo entendido, un modelo con el BIC más bajo debe seleccionarse sobre otros modelos (si solo le importa BIC). Sin embargo, cuando los valores BIC son todos negativos, la Mclustfunción adopta el modelo predeterminado con …

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R / mgcv: ¿Por qué los productos tensoriales te () y ti () producen superficies diferentes?
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 


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