Statistiken und Big Data dirichlet-process

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Ich arbeite an einem Projekt, in dem ich Informationen über den Inhalt einer Reihe von Aufsätzen mit offenem Ende extrahieren möchte. In diesem speziellen Projekt schrieben 148 Personen Aufsätze über eine hypothetische Studentenorganisation als Teil eines größeren Experiments. Obwohl in meinem Fachgebiet (Sozialpsychologie) die typische Methode zur Analyse dieser Daten …

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Gibt es einen Bayes'schen Ansatz zur Dichteschätzung?

Ich bin daran interessiert, die Dichte einer stetigen Zufallsvariablen abzuschätzen . Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Verwendung der Kernel-Dichteschätzung.XXX Jetzt interessiere ich mich jedoch für einen Bayes'schen Ansatz in der folgenden Richtung. Ich glaube zunächst, dass einer Verteilung folgt . Ich nehme Messungen von . Gibt es einen …

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Dirichlet-Prozesse für Clustering: Wie gehe ich mit Etiketten um?

F: Was ist die Standardmethode zum Clustering von Daten mithilfe eines Dirichlet-Prozesses? Bei Verwendung von Gibbs treten während der Probenahme Cluster auf und verschwinden. Außerdem haben wir ein Identifizierungsproblem, da die posteriore Verteilung für Cluster-Relabelings nicht relevant ist. Wir können also nicht sagen, welches der Cluster eines Benutzers ist, sondern …

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Ein Dirichlet-Prozessmodell verstehen und implementieren

Ich versuche, einen Dirichlet-Prozess zu implementieren und zu lernen, um meine Daten zu gruppieren (oder während die Leute beim maschinellen Lernen sprechen, schätzen Sie die Dichte). Ich habe viel Papier zu diesem Thema gelesen und bin irgendwie auf die Idee gekommen. Aber ich bin immer noch verwirrt; Hier sind eine …

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Multinomial-Dirichlet-Modell mit Hyperprior-Verteilung auf die Konzentrationsparameter

Ich werde versuchen, das vorliegende Problem so allgemein wie möglich zu beschreiben. Ich modelliere Beobachtungen als kategoriale Verteilung mit einem Parameterwahrscheinlichkeitsvektor Theta. Dann nehme ich an, dass der Parametervektor Theta einer Dirichlet-Vorverteilung mit den Parametern folgt .α1,α2,…,αkα1,α2,…,αk\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_k Ist es dann möglich, auch eine Hyperpriorverteilung über die Parameter aufzuerlegen ? Muss …

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Was bedeutet es, über ein Zufallsmaß zu integrieren?

Ich schaue mir derzeit eine Arbeit des Dirichlet-Prozess-Zufallseffektmodells an und die Modellspezifikation lautet wie folgt: wobeider Skalierungsparameter unddas Basismaß ist. Später in diesem Artikel wird vorgeschlagen, eine Funktion über das Basismaßz. B. Ist das Basismaß im Dirichlet-Prozess ein PDF oder ein PDF? Was passiert, wenn das Basismaß ein Gaußscher ist?yichψichG= …

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Warum ist der Dirichlet-Prozess für Anwendungen in der Bayes'schen Nichtparametrik ungeeignet?

Die diskrete Natur des DP macht es für allgemeine Anwendungen in der Bayes'schen Nichtparametrik ungeeignet, aber es ist gut geeignet für das Problem, bei der Gemischmodellierung Prioritäten auf Gemischkomponenten zu setzen. Dieses Zitat stammt aus Hierarchical Dirichlet Processes (Teh et al., (2006) ) und ich suchte nach einer Erklärung, was …

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Dirichlet-Prozesse für betreutes Lernen?

Wenn ich mich hier umschaue, scheinen die modischen Lernalgorithmen Dinge wie neuronale Netze, verstärkte Bäume, Support-Vektor-Maschinen, zufällige Wälder und Freunde für überwachte Lernprobleme zu fördern. Dirichlet-Prozesse und ihre Art scheinen hauptsächlich bei unbeaufsichtigten Lernproblemen wie Dokumenten- oder Bildclustern erwähnt zu werden. Ich sehe, dass sie für Regressionsprobleme oder als Allzweckprioren …

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Mischungsmodelle und Dirichlet-Prozessmischungen (Vorlesungen oder Arbeiten für Anfänger)

Im Zusammenhang mit Online-Clustering finde ich oft viele Artikel, die über "Dirichlet-Prozess" und "endliche / unendliche Mischungsmodelle" sprechen. Angesichts der Tatsache, dass ich noch nie Dirichlet-Prozess- oder Mischungsmodelle verwendet oder gelesen habe. Kennen Sie Vorschläge für Einführungsvorträge oder leicht verständliche Artikel?

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Als «dirichlet-process» getaggte Fragen