Preguntas etiquetadas con hidden-markov-model

Los modelos ocultos de Markov se utilizan para modelar sistemas que se supone que son procesos de Markov con estados ocultos (es decir, no observados).

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Importancia de las probabilidades iniciales de transición en un modelo oculto de Markov
¿Cuáles son los beneficios de dar ciertos valores iniciales a las probabilidades de transición en un modelo oculto de Markov? Finalmente, el sistema los aprenderá, entonces, ¿cuál es el punto de dar valores distintos de los aleatorios? ¿El algoritmo subyacente hace una diferencia como Baum-Welch? Si conozco las probabilidades de …
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Cadenas de Markov vs. HMM
Las cadenas de Markov tienen sentido para mí, puedo usarlas para modelar cambios probabilísticos de estado en problemas de la vida real. Luego viene el HMM. Se dice que los HMM son más adecuados para modelar muchos problemas que los MC. Sin embargo, los problemas que mencionan las personas son …
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Bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para modelos mixtos
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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Cómo predecir las probabilidades de estado o estados para nuevos datos con el paquete DepmixS4, para modelos ocultos de Markov
Parece que puedo aprender los parámetros perfectamente y encontrar las probabilidades posteriores para los datos de entrenamiento, pero no tengo idea de cómo hacer nuevas predicciones sobre los nuevos datos. El problema en particular proviene de las probabilidades de transición que cambian en las covariables, por lo que no es …
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Modelos de estado ocultos versus modelos sin estado para regresión de series de tiempo
Esta es una pregunta bastante genérica: suponga que quiero construir un modelo para predecir la próxima observación basada en la anterior. norteNN observaciones (norteNNpuede ser un parámetro para optimizar experimentalmente). Básicamente, tenemos una ventana deslizante de características de entrada para predecir la próxima observación. Puedo usar un enfoque de Modelo …
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De HMM estándar a HMM bayesiano
Estoy tratando de entender cuál es la diferencia entre un HMM estándar y un HMM bayesiano. Wikipedia solo menciona brevemente cómo se ve el modelo, pero necesito un tutorial más detallado. ¿Alguien sabe de un documento o una implementación que pueda ver? También tengo problemas con la terminología utilizada. ¿Qué …
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