Quais são os benefícios de atribuir certos valores iniciais às probabilidades de transição em um modelo de Markov oculto? Eventualmente, o sistema os aprenderá; então, qual é o sentido de fornecer valores que não sejam aleatórios? O algoritmo subjacente faz alguma diferença como Baum – Welch? Se...
O modelo de regressão de Poisson inflado com zero é definido para uma amostra por e assume ainda que os parâmetros e atendem(y1,…,yn)(y1,…,yn)(y_1,\ldots,y_n)Yi={0kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi={0with probability pi+(1−pi)e−λikwith...
Alguém pode esclarecer como os modelos de Markov ocultos estão relacionados à maximização de expectativas? Passei por muitos links, mas não consegui ter uma visão
Matematicamente, muitas vezes é visto que expressões e algoritmos para Expectation Maximization (EM) geralmente são mais simples para modelos mistos, mas parece que quase tudo (se não tudo) que pode ser resolvido com EM também pode ser resolvido com MLE (por, digamos, o método Newton-Raphson, para...
Estou tentando implementar um algoritmo EM para o seguinte modelo de análise fatorial; Wj=μ+Baj+ejforj=1,…,nWj=μ+Baj+ejforj=1,…,nW_j = \mu+B a_j+e_j \quad\text{for}\quad j=1,\ldots,n onde é um vetor aleatório p-dimensional, é um vetor q-dimensional de variáveis latentes e é uma matriz de...
Suponha que você tenha uma população com unidades, cada uma com uma variável aleatória . Você observa valores para qualquer unidade para a qual . Queremos uma estimativa de .X i isson Poisson ( λ ) n = N - n 0 X i > 0 λNNNXEuIsson Poisson ( λ )Xi∼Poisson(λ)X_i \sim \text{Poisson}(\lambda)n = N-...
Em esta questão populares , alta resposta upvoted faz MLE e Baum Welch separar na montagem HMM. Para problemas de treinamento, podemos usar os três algoritmos a seguir: MLE (estimativa de máxima verossimilhança), treinamento em Viterbi (NÃO confunda com decodificação em Viterbi), Baum Welch =...
A questão é baseada no artigo intitulado: Reconstrução de imagens em tomografia óptica difusa usando o modelo de transporte-difusão radiativa acoplada Link para Download Os autores aplicam EM algoritmo com l1l1l_1 sparsity regularização de um vector desconhecida μμ\mu para estimar os pixels de...
Atualmente, estou aprendendo modelos bayesianos hierárquicos usando JAGS de R e também pymc usando Python ( "Métodos Bayesianos para Hackers" ). Posso obter alguma intuição neste post : "você terminará com uma pilha de números que parece" como se "você tivesse conseguido, de alguma maneira, colher...
Estou estudando o modelo Gaussian Mixture e me proponho a essa pergunta. Suponha que os dados subjacentes sejam gerados a partir de uma mistura de distribuição Gaussiana e cada um deles tenha um vetor médio μ k ∈ R p , onde 1 ≤ k ≤ K e cada um deles tenha a mesma matriz de co-variância Σ e assuma...
Eu tenho um modelo de mistura no qual desejo encontrar o estimador de probabilidade máxima de um dado conjunto de dados e um conjunto de dados parcialmente observados . Eu implementei a etapa E (calculando a expectativa de z dado x e os parâmetros atuais \ theta ^ k ) e a etapa M, para minimizar a...
Estou trabalhando em algum software que deve determinar locais do mundo real (câmaras de velocidade de fe) a partir de vários relatórios baseados em GPS . Um usuário estará dirigindo ao relatar um local, portanto os relatórios serão muito imprecisos. Para resolver esse problema, tenho que agrupar...
Esse é um problema de prática para um exame intermediário. O problema é um exemplo de algoritmo EM. Estou tendo problemas com a parte (f). Listo as partes (a) - (e) para conclusão e, caso tenha cometido um erro anteriormente. Seja sejam variáveis aleatórias exponenciais independentes com taxa ....
Estou interessado em vincular registros em dois conjuntos de dados por nome, sobrenome e ano de nascimento. Isso pode ser possível com o algoritmo EM? Em caso afirmativo, como? Considere o seguinte registro no 1º como exemplo: Carl McCarthy, 1967. Pesquisarei todos os registros no segundo conjunto...
Estou tentando entender o EM e tentando inferir parâmetros desse modelo usando essa técnica, mas estou tendo problemas para entender como começar: Então, eu tenho um modelo de regressão linear ponderada da seguinte forma, onde tenho observações e as observações correspondentes . O modelo da...
Eu entendo onde a etapa E acontece no algoritmo (conforme explicado na seção de matemática abaixo). Na minha opinião, a principal engenhosidade do algoritmo é o uso da desigualdade de Jensen para criar um limite inferior à probabilidade do log. Nesse sentido, aceitar isso Expectationé simplesmente...
Christopher Bishop define o valor esperado da função de probabilidade do log de dados completos (ou seja, assumindo que recebemos os dados observáveis X e os dados latentes Z) da seguinte
Meu objetivo é ver que o algoritmo K-means é de fato o algoritmo de Expectativa-Maximização para misturas Gaussianas, em que todos os componentes têm covariância no limite como .σ2Iσ2I\sigma^2 Ilimσ→0limσ→0\lim_{\sigma \to 0} Suponha que temos um conjunto de dados {x1,…,xN}{x1,…,xN}\{x_1, \dots...
Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis (id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly...
Eu tenho tentado entender os diferentes problemas em ambientes frequentistas onde o MCMC é usado. Eu sei que o MCMC (ou Monte Carlo) é usado para ajustar GLMMs e talvez em algoritmos Monte Carlo EM. Existem problemas mais freqüentes em que o MCMC é