«dirichlet-process» etiketlenmiş sorular

Bir dizi açık uçlu makalenin içeriği hakkında biraz bilgi edinmek istediğim bir proje üzerinde çalışıyorum. Bu özel projede 148 kişi, daha büyük bir deneyin parçası olarak varsayımsal bir öğrenci organizasyonu hakkında yazılar yazdı. Alanımda (sosyal psikoloji), bu verileri analiz etmenin tipik yolu, makaleleri elle kodlamak olsa da, bunu nicel olarak …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process 

Sürekli rastgele bir değişkeninin yoğunluğunu tahmin etmekle ilgileniyorum . Bunu öğrenmenin bir yolu Çekirdek Yoğunluğu Tahmini kullanımıdır.XXX Ama şimdi, aşağıdaki satırlardaki Bayes yaklaşımıyla ilgileniyorum. Başlangıçta F dağılımını takip ettiğine inanıyorum . Attığım n okumalar X . Yeni okumalarıma dayanarak F güncelleme konusunda bazı yaklaşımlar var mı ?F n X FXXXFFFnnnXXXFFF …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process 

S: Dirichlet İşlemi kullanarak verileri kümelemenin standart yolu nedir? Gibbs örnekleme kullanılırken örnekleme sırasında kümeler belirir ve yok olur. Ayrıca posterior dağılımın küme yeniden etiketlemelerine değişmediği için bir tanımlanabilirlik problemimiz var. Böylece, bir kullanıcının küme hangisi olduğunu söyleyemeyiz, bunun yerine iki kullanıcının aynı kümede olduğunu (yani ).p ( cben= cj)p(ci=cj)p(c_i=c_j) …

14 bayesian  clustering  mcmc  dirichlet-process  identifiability 

Elimdeki sorunu olabildiğince genel olarak anlatmaya çalışacağım. Gözlemleri bir parametre olasılık vektör tetası ile kategorik dağılım olarak modelleniyorum . Sonra parametre vektör teta parametreleri ile bir Dirichlet önceki dağıtımını .α1, α2, … , Αkα1,α2,…,αk\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_k Bu durumda parametreleri üzerine hiperprior dağılımı da uygulamak mümkün ? Kategorik ve dirichlet dağılımları gibi çok …

10 categorical-data  multinomial  dirichlet-distribution  hierarchical-bayesian  dirichlet-process 

Şu anda Dirichlet süreci rastgele efektler modeline bakıyorum ve model özellikleri şu şekildedir: burada , ölçek parametresidir ve temel ölçümdür. Daha sonra makalede, gibi temel ölçü üzerine bir fonksiyon entegre etmemizi önermektedir.Dirichlet sürecindeki temel ölçü bir cdf mi, yoksa bir pdf mi? Temel önlem bir Gaussian ise ne olur?yiψiG=Xiβ+ψi+ϵi∼G∼DP(α,G0)yi=Xiβ+ψi+ϵiψi∼GG∼DP(α,G0) \begin{align*}y_{i} …

9 bayesian  dirichlet-distribution  dirichlet-process  nonparametric-bayes  measure-theory