«mixture» etiketlenmiş sorular

Python'da Gauss Karışım Modelleri (GMM) ile çalışmak için çeşitli seçenekler var gibi görünüyor. İlk bakışta en az: PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php Karışım modelleme araçları - PyEM http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/ Scipy araç kutusu bir parçasıdır ve gmms odaklanmak gibi görünüyor Şimdi bir deyişle: Güncellemesi sklearn.mixture . PyPR - http://pypr.sourceforge.net/ örüntü tanıma ve GMM'ler dahil …

12 normal-distribution  python  mixture 

Arka plan: Ben şu anda hücresel ekspresyon oranları veri kümesi ile güreşen bir biyoistatistim. Çalışma , çeşitli donörlerden gruplar halinde toplanan bir dizi hücreyi belirli peptitlere maruz bıraktı . Hücreler ya yanıt olarak belirli biyobelirteçleri ifade eder ya da söylemezler. Yanıt oranları daha sonra her donör grubu için kaydedilir. Yanıt …

11 regression  gamma-distribution  mixture  zero-inflation 

Varsayalım sürekli dağılımından örnek almak istiyorum . Formda ifadesi varsapp(x)p(x)p(x)ppp p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) burada ve f_i kolayca örneklenebilen dağılımlardır, o zaman kolayca p ile örnekleri oluşturabilirim :ai⩾0,∑iai=1ai⩾0,∑iai=1a_i \geqslant 0, \sum_i a_i= 1fifif_ippp A_i olasılığı olan bir i etiketini örneklemeiiiaiaia_i Örnekleme X∼fiX∼fiX \sim f_i aiaia_i ara sıra negatifse bu …

10 simulation  monte-carlo  mixture  accept-reject 

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Bir web sunucusunun günlüklerine sahip olduğunuzu varsayalım. Bu günlüklerde bu tür tupl'ler var: user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... Bu zaman damgaları, örneğin kullanıcıların tıklamalarını temsil eder. Şimdi, user1siteyi ay boyunca birden çok kez (oturumlar) ziyaret edecek ve her oturum sırasında her kullanıcının tıklamalarını alacaksınız …

10 distributions  estimation  mixture 

Bu nedenle, k-vasıtalarında optimum küme sayısı hakkında bir "fikir" elde etmek iyi belgelenmiştir. Bunu gauss karışımlarında yapmayla ilgili bir makale buldum , ancak ikna olduğumdan emin değilim, çok iyi anlamıyorum. Bunu yapmanın daha nazik bir yolu var mı?

10 classification  k-means  mixture  unsupervised-learning 

Bir veri kümesinin maksimum olabilirlik tahmincisini bulmak istediğim bir karışım modelim var xxxve kısmen gözlenen bir veri kümesi . Beklenen verilen negatif log olasılığını en aza indirmek için E adımını ( verilen beklentisini ve mevcut parametreleri hesaplayarak ) ve M adımını uyguladım .zzzzzzxxxθkθk\theta^kzzz Anladığım kadarıyla, her yineleme için maksimum olasılık …

9 maximum-likelihood  mixture  expectation-maximization 

İkili değişkenler kümesine dayalı bir gözlem örneğini kümelemek için gizli sınıf analizi kullanıyorum. R ve poLCA paketini kullanıyorum. LCA'da, bulmak istediğiniz küme sayısını belirtmeniz gerekir. Pratikte, insanlar genellikle her biri farklı sayıda sınıf belirten birkaç model çalıştırır ve daha sonra verilerin hangisinin "en iyi" açıklaması olduğunu belirlemek için çeşitli kriterler …

9 data-visualization  mixture  latent-class