«kalman-filter» etiketlenmiş sorular

Eğimli bozuk para modellerinde genellikle bir parametre . Bir dizi tahmin etmenin bir yolu, önceden bir beta kullanmak ve binom olasılığı ile posterior dağılımı hesaplamaktır.θθ=P(Head|θ)θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta Çünkü bazı garip fiziksel sürecin ayarlarım,, benim jeton özellikleri yavaş yavaş değişiyor ve zaman bir fonksiyonu olur . Verilerim bir dizi …

10 time-series  bayesian  kalman-filter 

Önceki bir soruda, Gauss olmayan bazı ampirik verilere dağıtımların yerleştirilmesi hakkında bilgi aldım. Bana çevrimdışı olarak, verilerin Gauss olduğu varsayımını deneyebileceğim ve önce bir Kalman filtresine sığabileceğim önerildi. Ardından, hatalara bağlı olarak, daha meraklı bir şey geliştirmeye değip değmeyeceğine karar verin. Mantıklı. Bu nedenle, güzel bir dizi zaman verisiyle, Kalman …

10 kalman-filter 

Kalman filtresi hakkında okumaya başladığımda, bunun özel bir ARIMA modeli (yani ARIMA (0,1,1)) olduğunu düşündüm. Ama aslında durum daha karmaşık görünüyor. Her şeyden önce, ARIMA tahmin için kullanılabilir ve Kalman filtresi filtreleme içindir. Ama yakından ilişkili değiller mi? Soru: ARIMA ve Kalman filtresi arasındaki ilişki nedir? Biri diğerini mi kullanıyor? …

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

S: Yivleri yumuşatmak yerine durum uzayı modellemesi ve Kalman filtrelemesi kullanmak hangi veriler için uygundur? İkisi arasında bir denklik ilişkisi var mı? Bu yöntemlerin birbirine nasıl uyduğuna dair üst düzey bir anlayış edinmeye çalışıyorum. Johnstone'un yeni Gauss Tahmini: Dizi ve Çoklu Çözünürlük Modelleri'ne göz attım . Durum-uzay modelleri ve Kalman …

10 kalman-filter  splines  state-space-models 

Bishop'un Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenmesi adlı bu kitabı okuyordum. Doğrusal dinamik sistemin türetilmesiyle ilgili bir karışıklığım vardı. LDS'de gizli değişkenlerin sürekli olduğunu varsayıyoruz. Z gizli değişkenleri ve X gözlenen değişkenleri gösteriyorsa p (zn|zn - 1) = N(zn| birzn - 1, τ)p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(z_n|z_{n-1}) = N(z_n|Az_{n-1},\tau) p (xn|zn) = N(xn, Czn, Σ …

9 machine-learning  linear-model  kalman-filter  pattern-recognition  graphical-model 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 …

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