Câu hỏi được gắn thẻ «expectation-maximization»

Một thuật toán tối ưu hóa thường được sử dụng để ước tính khả năng tối đa khi có dữ liệu bị thiếu.








1
Lấy thuật toán K-nghĩa là giới hạn tối đa hóa kỳ vọng cho các hỗn hợp Gaussian
Christopher Bishop xác định giá trị mong đợi của hàm khả năng ghi nhật ký dữ liệu hoàn chỉnh (nghĩa là giả sử rằng chúng tôi được cung cấp cả dữ liệu quan sát X cũng như dữ liệu tiềm ẩn Z) như sau: EZ[lnp(X,Z∣μ,Σ,π)]=∑n=1N∑k=1Kγ(znk){lnπk+lnN(xn∣ μk,Σk)}(1)(1)EZ[ln⁡p(X,Z∣μ,Σ,π)]=∑n=1N∑k=1Kγ(znk){ln⁡πk+ln⁡N(xn∣ μk,Σk)} \mathbb{E}_\textbf{Z}[\ln p(\textbf{X},\textbf{Z} \mid …

1
K-có nghĩa là trường hợp giới hạn của thuật toán EM cho các hỗn hợp Gaussian với hiệp phương sai
σ2Iσ2I\sigma^2 Ilimσ→0limσ→0\lim_{\sigma \to 0} Giả sử chúng ta có một tập hợp dữ liệu quan sát của biến ngẫu nhiên . Hàm mục tiêu cho phương tiện M được cho bởi: trong đó là biến chỉ thị nhị phân của một phép gán cứng cho cụm . (nếu điểm dữ …

2
Tại sao một mô hình thống kê sẽ phù hợp hơn nếu được cung cấp một bộ dữ liệu khổng lồ?
Dự án hiện tại của tôi có thể yêu cầu tôi xây dựng một mô hình để dự đoán hành vi của một nhóm người nhất định. tập dữ liệu huấn luyện chỉ chứa 6 biến (id chỉ dành cho mục đích nhận dạng): id, age, income, gender, job category, …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.