প্রশ্ন ট্যাগ «wishart»

যাক , অর্থাত্ একটি অনুযায়ী বিতরণ করা গড় সঙ্গে মাত্রিক বিশ্বকাপ বন্টন এবং স্বাধীন ডিগ্রীগুলির । আমি যেখানে | জন্য একটি অভিব্যক্তি চাই নির্ধারক হয়।ডি × ডি ν Ψ ν ই ( লগ | Λ | ) | Λ |Λ∼WD(ν,Ψ)Λ∼WD(ν,Ψ)\Lambda \sim \mathcal W_D(\nu, \Psi)D×DD×DD \times DνΨνΨ\nu \Psiνν\nuE(log|Λ|)E(log⁡|Λ|)E(\log |\Lambda|)|Λ||Λ||\Lambda| আমি এর …

16 distributions  wishart 

যখন স্পষ্টতা ম্যাট্রিক্স infering জেনারেট করতে ব্যবহৃত একটি স্বাভাবিক বিতরণের এন ডি-মাত্রিক ভেক্টর x 1 , । । , x এন এক্স iΛΛ\boldsymbol{\Lambda}এনNNএক্স1, । । , এক্সএনx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} আমরা সাধারণত উইশার্টেরওপরে রাখিΛযেহেতু উইশার্ট বিতরণ জ্ঞাত গড় এবং অজানা বৈকল্পিকতা সহ বহুবিধ স্বাভাবিক বন্টন হ্রাস করার আগে সম্মিলিত: Λxi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

আমি জেনারালাইজড উইশার্ট প্রসেসিস (জিডাব্লুপি) এই কাগজটির মাধ্যমে পড়ছি । কাগজটি স্কোয়ার্ড এক্সপেনসিয়াল কোভারিয়েন্স ফাংশন, অর্থাত্ using ব্যবহার করে বিভিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের ( গাউসিয়ান প্রক্রিয়া অনুসরণের ) মধ্যে সমবায়নের গণনা করে । এটি তখন বলে যে এই সমবায় ম্যাট্রিক্স GWP অনুসরণ করে।কে( এক্স , এক্স)') = Exp( - | ( …

11 machine-learning  normal-distribution  covariance  wishart  nonparametric-bayes