«latent-variable» 태그된 질문

단어 유사성을 계산하기 위해 Latent Dirichlet Allocation 과 word2vec의 유사점이 무엇인지 이해하려고합니다 . 내가 이해하는 바와 같이, LDA는 단어를 잠재 주제 의 확률 벡터로 매핑하는 반면, word2vec는 실제 숫자 벡터로 매핑합니다 (점별 상호 정보의 특이 값 분해와 관련이 있습니다 . O. Levy, Y. Goldberg, "Neural Word Embedding" "암시 적 행렬 …

39 machine-learning  self-study  natural-language  latent-variable  word2vec 

잠재 분류 분석 (LCA)과 군집 분석에서 도출 할 수있는 추론의 차이점은 무엇입니까? LCA가 클래스를 생성하는 기본 잠재 변수를 가정하는 반면, 클러스터 분석은 클러스터링 알고리즘의 상관 속성에 대한 경험적 설명입니다. 사회 과학에서 LCA는 인기를 얻었으며 클러스터 분석이 수행하지 않는 공식적인 카이-제곱 유의성 검정이 있기 때문에 방법 론적으로 우수하다고 간주됩니다. "LCA는 이것에 …

30 clustering  latent-variable  latent-class 

짧은 버전 : 로지스틱 회귀 및 프로 빗 회귀는 관측하기 전에 일정한 임계 값에 따라 이산화되는 연속 잠재 변수를 포함하는 것으로 해석 될 수 있음을 알고 있습니다. 포아송 회귀에 대해 유사한 잠재 변수 해석이 가능한가? 불연속 결과가 두 개 이상일 때 이항 회귀 (예 : 로짓 또는 프로 빗)는 어떻습니까? …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable 

문맥 나는 아이템 반응 이론에 대해 읽었으며, 그것이 매력적이라고 ​​생각합니다. 나는 기본을 이해한다고 믿지만 지역과 관련된 통계적 기법을 적용하는 방법이 궁금합니다. 다음은 ITR을 적용하고자하는 분야와 유사한 두 가지 기사입니다. http://www.jstor.org/stable/4640738?seq=7 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21744971 두 번째는 실제로이 시점에서 확장하고 싶은 것입니다. jMetrik이라는 무료 프로그램을 다운로드했는데 제대로 작동하는 것 같습니다. IRT가 진행되는 한 그것이 …

21 psychometrics  latent-variable  irt 

매트릭스 주어 Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , 음수가 아닌 매트릭스 인수 분해 (NMF)는 두 개의 음수가 아닌 행렬 찾은 Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} 및 Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (즉, 모든 요소 ≥0≥0\ge 0 )으로 분해 된 매트릭스를 나타내는 : V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, 예를 들어, 음이 아닌 WW\mathbf …

15 cross-validation  unsupervised-learning  latent-variable  matrix-decomposition  nnmf 

나는 이것에 대해 전에 물었고 모델 매개 변수를 만드는 것과 잠복 변수를 만드는 것을 식별하는 데 어려움을 겪었습니다. 따라서이 사이트 에서이 주제에 대한 다양한 스레드를 살펴보면 주요 차이점은 다음과 같습니다. 잠복 변수는 관찰되지 않지만 변수 및 매개 변수도 관찰되지 않으며 변수와 관련이 없으므로 분포가 없습니다. 이는 상수이며 고정하지만 알 수없는 …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

나는 경험적으로 설문지를 개발하는 과정에 있으며이 예에서는 임의의 숫자를 사용하여 설명 할 것입니다. 문맥 상, 나는 불안 장애가있는 개인들에게서 일반적으로 확인되는 사고 패턴을 평가하는 것을 목표로하는 심리적 설문지를 개발하고 있습니다. 항목이 " 오븐이 꺼져 있는지 확인할 수 없기 때문에 오븐을 반복해서 확인해야합니다 "처럼 보일 수 있습니다 . 하나 또는 두 …

12 factor-analysis  reliability  psychometrics  latent-variable  validity 

자동 인코딩 변형 베이 와 딥 생성 모델에 대한 확률 적 역 전파 의 차이점은 무엇입니까 ? 두 방법의 추론이 동일한 결과를 초래합니까? 두 저자 그룹이 서로 인용하고 있음에도 불구하고 두 방법 사이의 명시 적 비교를 알지 못합니다.

10 deep-learning  inference  latent-variable  variational-bayes  sgd 

잠복 변수 (SEM)를 사용한 구조 방정식 모델링에서 일반적인 모델 공식은 잠복 변수가 일부 변수에 의해 발생하고 다른 변수에 의해 반영되는 "다중 표시기, 다중 원인"(MIMIC)입니다. 다음은 간단한 예입니다. 기본적으로 f1의 회귀 결과입니다 x1, x2그리고 x3, 그리고 y1, y2그리고 y3에 대한 측정 지표이다 f1. 복합 잠재 변수를 정의 할 수도 있는데, 여기서 …

10 sem  latent-variable  lavaan 

부풀려진 포아송 회귀 모형은 의해 표본 에 대해 정의 그것은 상기 매개한다고 가정 과 충족Y i = { 0 확률 p i + ( 1 - p i ) e - λ i k 확률 ( 1 - p i ) e − λ i λ k i / k …

10 generalized-linear-model  maximum-likelihood  poisson-distribution  expectation-maximization  latent-variable 

PLS 의 기본 모델은 주어진 행렬 X 와 n 벡터 y 가 X = T P ' + E , y = T q ' + f 와 관련되어 있으며 , 여기서 T 는 잠복 n × k 행렬이며 E , f 는 노이즈 항입니다 ( X , y 가 …

10 regression  confidence-interval  latent-variable  partial-least-squares 

이것은 중기 시험 연습 문제입니다. 문제는 EM 알고리즘 예입니다. (f) 부분에 문제가 있습니다. 완성을 위해 (a)-(e) 부분을 나열하고 실수를 저지른 경우에 대비합니다. 하자 속도 독립 지수 확률 변수 일 . 불행하게도, 실제 값은 관찰되지 않으며, 우리는 단지 여부를 관찰 값이 일정한 간격 내에. 하자 , 및 입니다 . 관찰 된 …

9 self-study  maximum-likelihood  latent-variable  expectation-maximization