প্রশ্ন ট্যাগ «gaussian-mixture»

আমার একটি ডেটাসেট এক্স রয়েছে যার 10 টি মাত্রা রয়েছে যার মধ্যে 4 টি আলাদা মান। আসলে, এই 4 টি পৃথক ভেরিয়েবলগুলি অর্ডিনাল, অর্থাত্ একটি উচ্চতর মান উচ্চতর / আরও ভাল শব্দার্থ বোঝায়। এই পৃথক ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে 2 এই অর্থে শ্রেণিবদ্ধ যে এই প্রতিটি পরিবর্তকের জন্য, 11 থেকে 12 পর্যন্ত …

33 clustering  k-means  discrete-data  continuous-data  gaussian-mixture 

আমি GM GM এর জন্য ইএম অ্যালগরিদমের উপর বিশপ পড়ছি এবং জিএমএম এবং কে-অর্থের মধ্যে সম্পর্কের। এই বইতে এটি বলেছে যে কে-মানে জিএমএম এর একটি হার্ড অ্যাসাইন সংস্করণ। আমি ভাবছি কি এর দ্বারা বোঝা যায় যে আমি যে ডেটা ক্লাস্টার করার চেষ্টা করছি তা যদি গাউসিয়ান না হয় তবে আমি …

21 clustering  data-mining  k-means  gaussian-mixture 

আমি ই.এম. অ্যালগরিদম নিজে বাস্তবায়ন এবং তারপর ফলাফল এটি তুলনা করতে চান normalmixEMএর mixtoolsপ্যাকেজ। অবশ্যই, যদি তারা উভয়ই একই ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে তবে আমি খুশি হব। প্রধান রেফারেন্স হলেন জিওফ্রে ম্যাকল্যাচলান (2000), ফিনিট মিকচার মডেল । আমার দুটি গৌসিয়ানের মিশ্রণ ঘনত্ব রয়েছে, সাধারণ আকারে, লগ-সম্ভাবনা দেওয়া হয় (ম্যাকল্যাচলান পৃষ্ঠা …

20 r  expectation-maximization  gaussian-mixture 

গাউসিয়ানদের মিশ্রণের লগ সম্ভাবনা বিবেচনা করুন: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlog⁡f(x(t)|θ)=∑t=1nlog⁡{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}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\} আমি ভাবছিলাম যে সরাসরি কেন এই সমীকরণটি সর্বাধিকতর করা গুনে মুশকিল? আমি কেন এটির স্পষ্ট হওয়া উচিত তার কঠোর বা সম্ভবত কেন এটি শক্ত তা সম্পর্কে আরও কঠোর ব্যাখ্যা করার বিষয়ে একটি স্পষ্ট কঠিন অন্তর্দৃষ্টি …

18 machine-learning  gaussian-mixture  expectation-maximization 

অনেকগুলি সাহিত্য মিশ্রণ মডেলগুলিতে প্রত্যাশা সর্বাধিককরণের পদ্ধতির উপর জোর দেয় (গাউসির মিশ্রণ, লুকানো মার্কোভ মডেল ইত্যাদি)। কেন ইএম গুরুত্বপূর্ণ? ইএম অপটিমাইজেশন করার একটি উপায় এবং গ্রেডিয়েন্ট ভিত্তিক পদ্ধতি (গ্রেডিয়েন্ট শালীন বা নিউটনের / কোয়াটি-নিউটন পদ্ধতি) বা অন্যান্য গ্রেডিয়েন্ট ফ্রি পদ্ধতিটি এখানে আলোচনা করা হিসাবে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় না । এছাড়াও, …

15 machine-learning  optimization  expectation-maximization  gaussian-mixture 

আমার দুটি ভেরিয়েবল রয়েছে - এক্স এবং ওয়াই এবং আমার ক্লাস্টার সর্বাধিক (এবং অনুকূল) করা প্রয়োজন = 5 Let's আসুন ভেরিয়েবলগুলির আদর্শ প্লটটি নিম্নলিখিতগুলির মতো: আমি এটির 5 টি ক্লাস্টার তৈরি করতে চাই। এটার মতো কিছু: সুতরাং আমি এই 5 টি ক্লাস্টার সঙ্গে মিশ্রণ মডেল মনে করি। প্রতিটি ক্লাস্টারের চারপাশে …

15 r  clustering  gaussian-mixture 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

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 

প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিংয়ের বইয়ের 9 তম অধ্যায়ে, গাউসির মিশ্রণ মডেল সম্পর্কে এই অংশটি রয়েছে: সত্যি কথা বলতে কী আমি এটি বুঝতে পারি না কেন এটি এককত্ব তৈরি করবে। কেউ কি আমাকে এই ব্যাখ্যা করতে পারেন? আমি দুঃখিত তবে আমি কেবল আন্ডারগ্রাজুয়েট এবং মেশিন লার্নিংয়ের একজন নবজাতক, সুতরাং আমার …

15 gaussian-mixture 

গাউসীয় মিশ্রণ মডেলগুলি (জিএমএম) আবেদন করছে কারণ তারা বিশ্লেষণাত্মকভাবে এবং অনুশীলনে উভয়ের সাথেই কাজ করা সহজ এবং খুব বেশি জটিলতা ছাড়াই কিছু বিদেশী বিতরণকে মডেলিং করতে সক্ষম। এমন কয়েকটি বিশ্লেষণাত্মক বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা আমাদের ধরে রাখা উচিত যা সাধারণভাবে পরিষ্কার নয়। নির্দিষ্টভাবে: বলুন হল উপাদানগুলির সাথে সমস্ত গসিয়ান মিশ্রণের শ্রেণি …

14 probability  normal-distribution  references  gaussian-mixture  information-theory 

আমি জানি যে গৌসিয়ানদের যোগফল গৌসিয়ান। সুতরাং, গাউসিয়ানদের মিশ্রণটি কীভাবে আলাদা? আমার অর্থ, গাউসিয়ানদের মিশ্রণটি কেবল গাউসিয়ানদের যোগফল (যেখানে প্রতিটি গাউসই সংশ্লিষ্ট মিশ্রণ সহগ দ্বারা গুণিত হয়) ঠিক?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

এখানে গাউসিয়ান মিশ্রণ মডেলগুলি চেষ্টা করার সময় আমি এই 4 ধরণের সমবায় দেখতে পেলাম। 'full' (each component has its own general covariance matrix), 'tied' (all components share the same general covariance matrix), 'diag' (each component has its own diagonal covariance matrix), 'spherical' (each component has its own single variance). আমি …

13 covariance-matrix  gaussian-mixture 

আমার কাছে বিভিন্ন বয়সের বাচ্চাদের জন্য অ্যানথ্রোপোমেট্রিক মাত্রা (কাঁধের স্প্যানের মতো) বিতরণের তথ্য রয়েছে। প্রতিটি বয়স এবং মাত্রার জন্য, আমার অর্থ, আদর্শ বিচ্যুতি। (আমার কাছে আটটি কোয়ান্টাইল রয়েছে, তবে আমি মনে করি না যে আমি তাদের কাছ থেকে যা চাই তা পেতে সক্ষম হব।) প্রতিটি মাত্রার জন্য, আমি দৈর্ঘ্য বিতরণের …

13 normal-distribution  quantiles  gaussian-mixture  aggregation 

আর প্যাকেজটি mclustবিআইসিকে ক্লাস্টার মডেল নির্বাচনের মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহার করে। আমার বোধগম্যতা থেকে, সর্বনিম্ন বিআইসি সহ একটি মডেল অন্যান্য মডেলের চেয়ে বেশি নির্বাচন করা উচিত (যদি আপনি কেবলমাত্র বিআইসির প্রতি যত্নশীল হন)। যাইহোক, যখন বিআইসির মানগুলি সমস্ত নেতিবাচক হয়, তখন Mclustফাংশনটি সর্বাধিক বিআইসি মান সহ মডেলটির ডিফল্ট হয়। বিভিন্ন পরীক্ষার …

11 r  clustering  gaussian-mixture  bic  model-based-clustering 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

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 

আমি বিভিন্ন ক্লাস্টারিং পদ্ধতির তুলনা করার জন্য একটি দ্রুত সিমুলেশন চালাচ্ছি এবং বর্তমানে ক্লাস্টার সমাধানগুলি মূল্যায়নের চেষ্টা করে একটি ছিটকেছি hit আমি বিভিন্ন বৈধতা মেট্রিকগুলি জানি (অনেকগুলি ক্লাস্টার.স্ট্যাটসে ( আর-তে পাওয়া যায় ) ) তবে আমি অনুমান করি যে ক্লাস্টারের আনুমানিক সংখ্যা প্রকৃত সংখ্যার ক্লাস্টারের সংখ্যার সমান হলে সেগুলি সবচেয়ে …

11 clustering  kullback-leibler  gaussian-mixture