Ich lerne etwas über Gaußsche Mischungsmodelle (GMM), bin aber verwirrt darüber, warum jemand diesen Algorithmus jemals verwenden sollte. Wie ist dieser Algorithmus besser als andere Standard-Clustering-Algorithmen wie Mittel, wenn es um Clustering geht? Der bedeutet, dass der Algorithmus Daten in...
Ich verwende die Analyse latenter Klassen, um eine Stichprobe von Beobachtungen basierend auf einer Reihe von binären Variablen zu gruppieren. Ich benutze R und das Paket poLCA. In der Ökobilanz müssen Sie die Anzahl der Cluster angeben, die Sie suchen möchten. In der Praxis führen Benutzer...
Ich habe ein Mischungsmodell, mit dem ich den Maximum-Likelihood-Schätzer für einen gegebenen Datensatz xxx und einen Satz teilweise beobachteter Daten finden möchte zzz. Ich habe sowohl den E-Schritt (Berechnung der Erwartung von zzz bei xxx und der aktuellen Parameter θkθk\theta^k ) als auch den...
Ich möchte eine Probe aus einer Mischungsnormalverteilung so simulieren, dass p×N(μ1,σ21)+(1−p)×N(μ2,σ22)p×N(μ1,σ12)+(1−p)×N(μ2,σ22)p\times\mathcal{N}(\mu_1,\sigma_1^2) + (1-p)\times\mathcal{N}(\mu_2,\sigma_2^2) ist auf das Intervall anstelle von . Dies bedeutet, dass ich eine abgeschnittene...
Ich studiere das Gaußsche Mischungsmodell und stelle mir diese Frage selbst. Angenommen, die zugrunde liegenden Daten werden aus einer Mischung der Gaußschen Verteilung erzeugt und jeder von ihnen hat einen mittleren Vektor , wobei und jeder von ihnen die gleiche Ko- hat Varianzmatrix und nehmen...
Im Zusammenhang mit Online-Clustering finde ich oft viele Artikel, die über "Dirichlet-Prozess" und "endliche / unendliche Mischungsmodelle" sprechen. Angesichts der Tatsache, dass ich noch nie Dirichlet-Prozess- oder Mischungsmodelle verwendet oder gelesen habe. Kennen Sie Vorschläge für...
Hinweis: Dies ist ein Hausaufgabenproblem. Bitte geben Sie mir nicht die ganze Antwort! Ich habe zwei Variablen, A und B, mit Normalverteilungen (Mittelwerte und Varianzen sind bekannt). Angenommen, C ist definiert als A mit 50% Chance und B mit 50% Chance. Wie würde ich nachweisen, ob C auch...
Ich arbeite an einem Online-Lernmodell für Kategorien, das einen stochastischen Gradientenabstieg verwendet, um ein Gaußsches Mischungsmodell anzupassen. Das Modell basiert auf dem Online-Lernmodell von Toscano & McMurray (2010). Während der Gradientenabstieg ziemlich gut zu funktionieren...
Bei Clustering-Methoden wie K-means ist der euklidische Abstand die zu verwendende Metrik. Daher berechnen wir nur die Mittelwerte innerhalb jedes Clusters. Anschließend werden die Elemente anhand ihres Abstands zu jedem Mittelwert angepasst. Ich habe mich gefragt, warum die Gaußsche Funktion...
Ich habe eine Frage zu Clustern, die ich mit einem nichtparametrischen Mischungsansatz behandeln möchte (glaube ich). Ich arbeite an der Erklärung des menschlichen Verhaltens. Jede Zeile meiner Datenbank enthält: die ID von jemandem einige Parameter der Umgebung X (Beispiel: Temperatur, Wind usw.)...
Mein Ziel ist es zu sehen, dass der K-Mittelwert-Algorithmus tatsächlich ein Erwartungsmaximierungsalgorithmus für Gaußsche Gemische ist, bei dem alle Komponenten eine Kovarianz im Grenzwert als .σ2Iσ2I\sigma^2 Ilimσ→0limσ→0\lim_{\sigma \to 0} Angenommen , wir haben einen Datensatz...
Wir untersuchen häufig das Gaußsche Mischungsmodell als nützliches Modell für maschinelles Lernen und seine Anwendungen. Welche physikalische Bedeutung hat diese " Mischung "? Wird es verwendet, weil ein Gaußsches Mischungsmodell die Wahrscheinlichkeit einer Anzahl von Zufallsvariablen modelliert,...
Es scheint, als könnte ich die Parameter gut lernen und die hinteren Wahrscheinlichkeiten für die Trainingsdaten finden, aber ich habe keine Ahnung, wie ich neue Vorhersagen für neue Daten treffen kann. Das Problem liegt insbesondere in den Übergangswahrscheinlichkeiten, die sich bei Kovariaten...
Sei f [x] eine Gaußsche Mischung pdf mit n Begriffen des einheitlichen Gewichts, bedeutet und entsprechenden Varianzen :{ σ 1 , . . . , σ n }{ μ1, . . . , μn}}{μ1,...,μn}\{\mu_{1},...,\mu_{n}\}{ σ1, . . . , σn}}{σ1,...,σn}\{\sigma_{1},...,\sigma_{n}\} f( x ) ≡ 1n∑i = 1n12 πσ2ich- -- -- -- -√e- ( x...
Ich habe einen Datensatz mit Benutzeraktivitäten mit 168 Dimensionen, in dem ich Cluster mithilfe von unbeaufsichtigtem Lernen extrahieren möchte. Es ist mir nicht klar, ob ich einen Themenmodellierungsansatz in der Latent Dirichlet Allocation (LDA) oder in Gaussian Mixture Models (GMM) verwenden...
Die Riemann-Stieltjes-Integralschreibweise wird in Erwartungsausdrücken in einigen Wahrscheinlichkeitstexten verwendet. Grundsätzlich erscheint dF (x) im Integral und nicht f (x) dx im Integral, da die CDF F (x) für eine diskrete Verteilung möglicherweise nicht differenzierbar ist. Die Motivation,...
Alex Graves hat ein Modell erstellt, um Handschriftsequenzen zu generieren, die ein LSTM (Art Recurrent Neural Network) verwenden, um die Parameter für ein Mischungsmodell vorherzusagen. Das Mischungsmodell wird dann verwendet, um die nächste x-, y-Koordinate vorherzusagen und ob der Stift nach...
Ich muss aus der folgenden Mischung von zwei Verteilungen probieren: hβ⃗ (r)=c(β⃗ )[(1−wm,τ(r))fβ0→(r)+wm,τ(r)gϵ,σ(r)]hβ→(r)=c(β→)[(1−wm,τ(r))fβ0→(r)+wm,τ(r)gϵ,σ(r)]h_{\vec{\beta}}(r)=c(\vec{\beta})[(1-w_{m,\tau}(r))f_{\vec{\beta_{0}}}(r)+w_{m,\tau}(r)g_{\epsilon,\sigma}(r)] Dabei ist eine...
Ich implementiere eine Vanille-Variationsmischung aus multivariaten Gaußschen gemäß Kapitel 10 von Mustererkennung und maschinelles Lernen (Bishop, 2007). Der Bayes'sche Ansatz erfordert die Angabe von (Hyper-) Parametern für den Gauß'schen inversen Wishart vor: α0α0\alpha_0...
Ich möchte ein Hidden-Markov-Modell (HMM) mit kontinuierlichen Beobachtungen erstellen, die als Gaußsche Gemische modelliert sind ( Gaußsches Mischungsmodell = GMM). Ich verstehe den Trainingsprozess so, dass er in Schritten durchgeführt werden sollte.222 1) Trainieren Sie zuerst die...