Perguntas com a marcação «dirichlet-distribution»

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...

No algoritmo de modelo de tópico do LDA, vi essa suposição. Mas não sei por que escolheu a distribuição Dirichlet? Não sei se podemos usar a distribuição Uniform sobre Multinomial como um

Sou bastante novo nas estatísticas bayesianas e me deparei com uma medida de correlação corrigida, SparCC , que usa o processo Dirichlet no backend de seu algoritmo. Eu tenho tentado percorrer o algoritmo passo a passo para realmente entender o que está acontecendo, mas não sei exatamente o que o...

Digamos que tenhamos uma distribuição de Dirichlet com o parâmetro do vetor dimensional . Como posso desenhar uma amostra (um vetor dimensional ) dessa distribuição? Eu preciso de uma (possivelmente) explicação simples.KKKα⃗ =[α1,α2,...,αK]α→=[α1,α2,...,αK]\vec\alpha = [\alpha_1,...

Portanto, essa pergunta é um pouco confusa, mas incluirei gráficos coloridos para compensar isso! Primeiro os antecedentes e depois as perguntas. fundo Digamos que você tenha uma distribuição multinomial dimensional com probailites iguais nas categorias. Seja as contagens normalizadas ( ) dessa...

Que um pedaço de comprimento 1 seja quebrado em fragmentos uniformemente aleatoriamente. Qual é a distribuição do comprimento do fragmento mais longo?k+1k+1k+1 Mais formalmente, sejam IID e sejam as estatísticas de pedidos associadas, ou seja , simplesmente solicitamos a amostra de maneira que ....

Ao usar a modelagem de tópicos (Alocação de Dirichlet Latente), o número de tópicos é um parâmetro de entrada que o usuário precisa especificar. Parece-me que também devemos fornecer uma coleção de tópicos de candidatos que o processo Dirichlet tem de provar? Meu entendimento está correto? Na...

Seja X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} variáveis ​​aleatórias mutuamente independentes, cada uma com uma distribuição gama com os parâmetros αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 mostre que

Assim, na modelagem de texto (não supervisionada), a Alocação de Dirichlet Latente (LDA) é uma versão bayesiana da Análise Semântica Latente Probabilística (PLSA). Essencialmente, LDA = PLSA + Dirichlet anteriormente sobre seus parâmetros. Meu entendimento é que o LDA agora é o algoritmo de...

É fácil produzir uma variável aleatória com distribuição Dirichlet usando variáveis ​​Gamma com o mesmo parâmetro de escala. E se: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Então: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)...

Eu tenho uma pergunta sobre a distribuição posterior de Dirichlet. Dada uma função de verossimilhança multinomial sabe-se que o posterior é , onde é o número de vezes que vimos observação.Dir(αi+Ni)Dir(αi+Ni)Dir({\alpha_i + N_i})NiNiN_iithithi^{th} O que acontece se começarmos a diminuir s para um...

No artigo da wikipedia sobre suavização de Laplace (ou suavização aditiva), diz-se que, do ponto de vista bayesiano, isso corresponde ao valor esperado da distribuição posterior, usando uma distribuição simétrica de Dirichlet com o parâmetro como anterior.αα\alpha Estou confuso sobre como isso...

Vou tentar descrever o problema em questão o mais geral possível. Estou modelando observações como uma distribuição categórica com um vetor de probabilidade de parâmetro teta. Então, assumo que o vetor de parâmetro theta segue uma distribuição anterior do Dirichlet com os parâmetros .α1 1, α2, … ,...

Nos artigos AlphaGo Zero e AlphaZero do DeepMind , eles descrevem a adição de ruído Dirichlet às probabilidades anteriores de ações do nó raiz (estado da placa) na Monte Carlo Tree Search: Exploração adicional é obtida adicionando ruído Dirichlet às probabilidades anteriores no nó raiz ,...

Atualmente, estou vendo um artigo do modelo de efeitos aleatórios do processo Dirichlet e a especificação do modelo é a seguinte: que é o parâmetro de escala e é a medida base. Posteriormente, sugere que integremos uma função sobre a medida base , como A medida base no processo Dirichlet é um cdf...

Estou lendo um livro que apresenta a distribuição Dirchilet e, em seguida, apresentei números sobre ela. Mas eu realmente não era capaz de entender esses números. Anexei a figura aqui na parte inferior. O que não entendo são os significados dos triângulos. Normalmente, quando se deseja plotar uma...

Preciso calcular o CDF Dirichlet , mas só consigo encontrar implementações do PDF . Vocês conhecem alguma biblioteca (de preferência a R)

Quero estimar parâmetros dos modelos de mistura de Dirichlet usando a amostra de Gibbs e tenho algumas perguntas sobre isso: Uma mistura de distribuições de Dirichlet é equivalente a um processo de Dirichlet? Quais são as principais diferenças, se não? Além disso, se eu quiser estimar os...

Estou procurando algum tipo de distribuição sobre o simplex no qual os componentes são correlacionados de maneira ordinal. Ou seja, se p = ( p1, . . . , pJ)p=(p1,...,pJ)p = (p_1, ..., p_J) é extraída de nossa distribuição no simplex, gostaria pEupip_i a ser positivamente correlacionada com a sua...

No contexto do agrupamento on-line, muitas vezes encontro muitos trabalhos sobre: ​​"processo dirichlet" e "modelos de mistura finita / infinita". Dado que eu nunca usei ou li sobre o processo dirichlet ou modelos de mistura. Você conhece alguma sugestão de palestras introdutórias ou artigos...