প্রশ্ন ট্যাগ «particle-filter»

একটি কণা ফিল্টার এবং কলম্যান ফিল্টার উভয়ই পুনরাবৃত্ত বায়েশিয়ান অনুমানকারী । আমি প্রায়শই আমার ফিল্ডে কলম্যান ফিল্টারগুলির মুখোমুখি হই, তবে খুব কমই একটি কণা ফিল্টার ব্যবহার করি। কখন অন্যটির উপরে ব্যবহার করা হবে?

51 bayesian  particle-filter  kalman-filter 

আমি এই দুটি এমসিসিএম স্কিমের আপেক্ষিক যোগ্যতা এবং ত্রুটিগুলি, পাশাপাশি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন ডোমেনগুলির জন্য একটি অনুভূতি পাওয়ার চেষ্টা করছি। আপনি কখন এবং কেন ব্যবহার করবেন? যখন কোনওটি ব্যর্থ হতে পারে তবে অন্যটি না হয় (যেমন এইচএমসি প্রযোজ্য তবে এসএমসি নয়, এবং বিপরীতে) একজন কি খুব নির্লজ্জভাবে মঞ্জুরি দিয়ে অন্য পদ্ধতির …

23 mcmc  random-walk  particle-filter  probabilistic-programming  hmc 

এখানে আমার পুরানো প্রশ্ন আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই যে কেউ লুকানো মার্কোভ মডেল (এইচএমএম) এবং কণা ফিল্টার (পিএফ) এর মধ্যে পার্থক্য (যদি কোনও পার্থক্য থাকে) জানেন এবং ফলস্বরূপ কলম্যান ফিল্টার, বা কোন পরিস্থিতিতে আমরা কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করি। আমি একজন ছাত্র এবং আমাকে একটি প্রকল্প করতে হবে তবে প্রথমে আমাকে …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

বুটস্ট্র্যাপ ফিল্টার কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে আমার সত্যিই বোঝার অভাব আছে। আমি ধারণাগুলি মোটামুটি জানি কিন্তু আমি নির্দিষ্ট বিশদটি গ্রাস করতে ব্যর্থ হই। এই প্রশ্নটি আমার কাছে বিশৃঙ্খলা পরিষ্কার করার জন্য। এখানে আমি ডুসেটের একটি রেফারেন্স থেকে এই জনপ্রিয় ফিল্টার অ্যালগরিদম ব্যবহার করব (এখন পর্যন্ত আমি মনে করি এটি …

12 particle-filter 

এ ডুয়েট এট দ্বারা আখেরিত কাগজে "ডায়নামিক বয়েসিয়ান নেটওয়ার্কস এর জন্য রাও-ব্ল্যাকওয়েলসাইড পার্টিকেল ফিল্টারিং" " অল। একটি ফিল্টার (কণা ফিল্টার) প্রস্তাবিত, যা একটি মার্কোভ প্রক্রিয়াতে । এই লিনিয়ার কাঠামোর প্রান্তিককরণের মাধ্যমে, ফিল্টারটি দুটি ভাগে বিভক্ত করা যেতে পারে: একটি অ-রৈখিক অংশ যা একটি কণা ফিল্টার ব্যবহার করে এবং একটি লিনিয়ার …

11 monte-carlo  particle-filter 

আমি নিম্নলিখিত খুব সাধারণ ডায়নামিক লিনিয়ার মডেলটি বাস্তবায়িত করতে চাই যার জন্য আমার কাছে 2 টি অজানা সময় বিভিন্ন প্যারামিটার রয়েছে (পর্যবেক্ষণের ত্রুটির এবং রাষ্ট্রের ত্রুটির the )।ϵ1tϵt1\epsilon^1_tϵ2tϵt2\epsilon^2_t Ytθt+1==θt+ϵ1tθt+ϵ2tYt=θt+ϵt1θt+1=θt+ϵt2 \begin{matrix} Y_t & = & \theta_t + \epsilon^1_t\\ \theta_{t+1} & = & \theta_{t}+\epsilon^2_t \end{matrix} আমি প্রতিটি পয়েন্টে এই প্যারামিটারগুলি অনুমান করতে …

11 r  mcmc  dlm  particle-filter 

আমি বর্তমানে অর্থের ক্ষেত্রে কণা ফিল্টার এবং তাদের সম্ভাব্য ব্যবহারগুলি বোঝার চেষ্টা করছি এবং আমি বেশ কিছুটা লড়াই করছি। (I) কণা ফিল্টারগুলির বুনিয়াদি অ্যাক্সেসযোগ্য করার জন্য, এবং (ii) পরে সেগুলি ভালভাবে বোঝার জন্য আমার গাণিতিক এবং পরিসংখ্যানগত পূর্বশর্তগুলি কী পরিমাণে পুনর্বিবেচনা করা উচিত? রাষ্ট্র-স্পেস মডেলগুলি বাদ দিয়ে আমি স্নাতক-স্তরের সময় …

10 time-series  particle-filter 

সুতরাং, আমার 16 টি ট্রায়াল রয়েছে যার মধ্যে আমি হামিং দূরত্ব ব্যবহার করে কোনও ব্যক্তিকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য থেকে প্রমাণীকরণের চেষ্টা করছি। আমার প্রান্তিকতা 3.5 এ সেট করা হয়েছে। আমার ডেটা নীচে রয়েছে এবং কেবল 1 টি পরীক্ষা সত্য পজিটিভ: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction