Câu hỏi được gắn thẻ «kullback-leibler»

Hãy xem xét các Bayesian sau . Không có triệu chứng, mức tối đa của nó xảy ra ở ước tính MLE , chỉ tối đa hóa khả năng .θ ∣ Xθ∣X\theta\mid Xθ argmin θθ^θ^\hat \thetaargminθfθ( X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Tất cả những khái niệm này là linh mục của Bay Bay, …

9 bayesian  maximum-likelihood  kullback-leibler 

Tôi muốn ước tính độ phân kỳ KL giữa hai phân phối liên tục f và g. Tuy nhiên, tôi không thể ghi lại mật độ cho f hoặc g. Tôi có thể lấy mẫu từ cả f và g thông qua một số phương pháp (ví dụ: markov chain …

9 kullback-leibler 

Chỉ số ổn định dân số định lượng sự thay đổi của phân phối biến bằng cách so sánh các mẫu dữ liệu trong hai khoảng thời gian. Nó rất thường được sử dụng để đo sự thay đổi trong điểm số. Nó được tính như sau: 1) Mẫu từ …

9 distributions  kullback-leibler 

Tôi có thời gian sau thu được bằng cách sử dụng dữ liệu được đăng dưới đây. Đối với kích thước cửa sổ trượt là 10, tôi đang cố gắng tính toán độ phân kỳ KL giữa PMF của các giá trị trong cửa sổ trượt hiện tại và PMF …

9 time-series  probability  multivariate-analysis  histogram  kullback-leibler 

Tôi đang cố gắng để hiểu lời giải thích về sự phân kỳ KL theo bên dưới. Nó hiểu, như tôi hiểu, với một kỳ vọng trong nhiệm kỳ thứ hai. "Xấp xỉ kỳ vọng vào q trong nhiệm kỳ này". Tuy nhiên, chúng tôi đang nhân q (x) với …

9 expected-value  kullback-leibler 

Tôi hiểu bước E xảy ra trong thuật toán (như được giải thích trong phần toán học bên dưới). Trong suy nghĩ của tôi, sự khéo léo chính của thuật toán là việc sử dụng bất đẳng thức của Jensen để tạo ra một giới hạn thấp hơn cho khả …

8 maximum-likelihood  optimization  expectation-maximization  latent-variable  kullback-leibler 

Giả sử bạn có một biến ngẫu nhiên rời rạc với hàm khối lượng xác suất trên hỗ trợ . Hàm sao cho tối đa hóa Để tránh xử lý các trường hợp cạnh, giả sử .XXXp(x)=P(X=x)p(x)=P(X=x)p(x) = P(X=x)0,…,n0,…,n0,\ldots,nq(x)≥0q(x)≥0q(x)\ge 0∑nx=0q(x)=1∑x=0nq(x)=1\sum_{x=0}^n q(x) = 1E(log[q(X−1)+q(X)+q(X+1)])?E(log⁡[q(X−1)+q(X)+q(X+1)])? E(\log[q(X-1)+q(X)+q(X+1)])? P(X=0)=P(X=n)=0P(X=0)=P(X=n)=0P(X=0)=P(X=n)=0 Câu hỏi liên quan: Tôi …

7 probability  optimization  expected-value  kullback-leibler