Als «expectation-maximization» getaggte Fragen

Ein Optimierungsalgorithmus, der häufig für die Maximum-Likelihood-Schätzung bei fehlenden Daten verwendet wird.

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Trennen von zwei Populationen von der Probe
Ich versuche, zwei Wertegruppen von einem einzigen Datensatz zu trennen. Ich kann davon ausgehen, dass eine der Populationen normal verteilt ist und mindestens halb so groß wie die Stichprobe ist. Die Werte der zweiten sind beide niedriger oder höher als die Werte der ersten (Verteilung ist unbekannt). Was ich versuche, …
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Bedeutet MLE immer, dass wir das zugrunde liegende PDF unserer Daten kennen, und bedeutet EM, dass wir es nicht kennen?
Ich habe einige einfache konzeptionelle Fragen, die ich in Bezug auf MLE (Maximum Likelihood Estimation) klären möchte, und welchen Zusammenhang es gegebenenfalls mit EM (Expectation Maximization) hat. Wenn jemand sagt, "Wir haben die MLE verwendet", bedeutet dies nach meinem Verständnis dann automatisch, dass er ein explizites Modell der PDF-Datei seiner …
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Finden Sie die Anzahl der Gaußschen in einer endlichen Mischung mit dem Satz von Wilks?
Angenommen, ich habe eine Reihe unabhängiger, identisch verteilter univariater Beobachtungen und zwei Hypothesen darüber, wie x erzeugt wurde:xxxxxx : x wird aus einer einzelnen Gaußschen Verteilung mit unbekanntem Mittelwert und unbekannter Varianz gezogen.H.0H.0H_0xxx : x wird aus einer Mischung von zwei Gaußschen mit unbekanntem Mittelwert, Varianz und Mischungskoeffizienten gezogen.H.EINH.EINH_Axxx Wenn …
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Bedeutung der anfänglichen Übergangswahrscheinlichkeiten in einem Hidden-Markov-Modell
Was sind die Vorteile der Angabe bestimmter Anfangswerte für Übergangswahrscheinlichkeiten in einem Hidden-Markov-Modell? Irgendwann wird das System sie lernen. Was bringt es also, andere als zufällige Werte anzugeben? Macht der zugrunde liegende Algorithmus einen Unterschied wie Baum-Welch? Was würden Sie mir raten, wenn ich die Übergangswahrscheinlichkeiten zu Beginn sehr genau …
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Wie verwenden Sie den EM-Algorithmus, um MLEs für eine latente Variablenformulierung eines Poisson-Modells mit Null-Inflation zu berechnen?
Das auf Null aufgeblasene Poisson-Regressionsmodell wird für eine Stichprobe durch und es wird ferner angenommen, dass die Parameter und erfüllt sindY i = { 0 mit der Wahrscheinlichkeit p i + ( 1 - p i ) e - λ i k mit der Wahrscheinlichkeit ( 1 - p i …
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Wie kann man eine positive Matrix eindeutig definieren?
Ich versuche, einen EM-Algorithmus für das folgende Faktoranalysemodell zu implementieren. W.j= μ + B aj+ ejzumj = 1 , … , nWj=μ+Baj+ejforj=1,…,nW_j = \mu+B a_j+e_j \quad\text{for}\quad j=1,\ldots,n wobei ein p-dimensionaler Zufallsvektor ist, a j ein q-dimensionaler Vektor latenter Variablen ist und B eine pxq-Matrix von Parametern ist.W.jWjW_jeinjaja_jB.BB Aufgrund anderer für …
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Unterschied zwischen MLE und Baum Welch bei der HMM-Anpassung
In dieser beliebten Frage trennen sich MLE und Baum Welch aufgrund der hoch bewerteten Antwort in der HMM-Anpassung. Für Trainingsprobleme können wir die folgenden 3 Algorithmen verwenden: MLE (Maximum Likelihood Estimation), Viterbi-Training (NICHT mit Viterbi-Decodierung verwechseln), Baum Welch = Vorwärts-Rückwärts-Algorithmus ABER in Wikipedia heißt es Der Baum-Welch-Algorithmus verwendet den bekannten …
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Hilfe bei der Erwartungsmaximierung aus Papier: Wie kann die vorherige Verteilung einbezogen werden?
Die Frage basiert auf dem Artikel mit dem Titel: Bildrekonstruktion in der diffusen optischen Tomographie unter Verwendung des gekoppelten Strahlungstransport-Diffusions-Modells Download-Link Die Autoren wenden EM-Algorithmus sparsity Regularisierung einer unbekannten Vektors die Pixel eines Bildes zu schätzen. Das Modell ist gegeben durchl1l1l_1μμ\mu y=Aμ+e(1)(1)y=Aμ+ey=A\mu + e \tag{1} Die Schätzung ist in Gleichung …
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MCMC / EM-Einschränkungen? MCMC über EM?
Ich lerne derzeit hierarchische Bayes'sche Modelle mit JAGS von R und Pymc mit Python ( "Bayes'sche Methoden für Hacker" ). Ich kann mir einen Eindruck von diesem Beitrag verschaffen : "Sie werden am Ende einen Haufen Zahlen haben, der aussieht", als ob "Sie es irgendwie geschafft hätten, unabhängige Proben aus …
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