«mixture» 태그된 질문

파이썬에서 Gaussian Mixture Models (GMMs) 작업에 사용할 수있는 몇 가지 옵션이있는 것 같습니다. 언뜻보기에는 최소한 : PyMix- http: //www.pymix.org/pymix/index.php 혼합물 모델링 도구 - PyEM http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/ Scipy 도구 상자의 일부이며 GMM에에 초점을 맞출 것으로 보인다 지금으로 알려진 : 업데이트 sklearn.mixture . PyPR- http: //pypr.sourceforge.net/ 패턴 인식 및 GMM을 포함한 관련 도구 …

12 normal-distribution  python  mixture 

배경 : 저는 현재 세포 발현률의 데이터 세트로 씨름하고있는 생물 통계 학자입니다. 이 연구 는 다양한 공여자로부터 그룹 으로 수집 된 다수의 세포 를 특정 펩티드에 노출시켰다 . 세포는 반응에 따라 특정 바이오 마커를 발현하거나 그렇지 않다. 그런 다음 각 공여자 그룹에 대한 응답 속도가 기록됩니다. 반응 속도 (백분율로 표시)는 …

11 regression  gamma-distribution  mixture  zero-inflation 

연속 분포 에서 표본을 추출한다고 가정 합니다. 양식 에 의 표현이 있으면p(x)p(x)p(x)ppp p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) 여기서 ai⩾0,∑iai=1ai⩾0,∑iai=1a_i \geqslant 0, \sum_i a_i= 1 및 fifif_i 는 쉽게 샘플링 할 수있는 분포이며, ppp 하여 쉽게 샘플을 생성 할 수 있습니다 . 확률 a_i 로 레이블 i 샘플링iiiaiaia_i 샘플링 X∼fiX∼fiX \sim …

10 simulation  monte-carlo  mixture  accept-reject 

데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

웹 서버의 로그가 있다고 가정하십시오. 이 로그에는 이런 종류의 튜플이 있습니다. user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... 이 타임 스탬프는 예를 들어 사용자의 클릭을 나타냅니다. 이제 user1한 달 동안 사이트를 여러 번 방문 (세션)하고 각 세션 동안 각 사용자의 클릭이 급증합니다 (사용자가 귀하의 사이트를 방문하면 …

10 distributions  estimation  mixture 

따라서 k- 평균으로 최적의 군집 수의 "아이디어"를 얻는 것이 잘 문서화되어 있습니다. 가우시안 혼합물 에서이 작업에 대한 기사 를 찾았 지만 확실하지는 않지만 잘 이해하지 못합니다. 이 작업을 수행하는 더 부드러운 방법이 있습니까?

10 classification  k-means  mixture  unsupervised-learning 

주어진 데이터 세트 와 부분적으로 관측 된 데이터 세트 의 최대 우도 추정치를 찾고자하는 혼합 모델이 있습니다. I는 (의 기대 계산 단계 E를 모두 구현 한 주어진 및 전류 파라미터 예상 소정의 음의 로그 우도 최소화하기 위해, 상기 M-공정) .xxxzzzzzzxxxθkθk\theta^kzzz 내가 이해했듯이 모든 반복에 대해 최대 가능성이 증가하고 있습니다. 이것은 …

9 maximum-likelihood  mixture  expectation-maximization 

잠재 클래스 분석을 사용하여 일련의 이진 변수를 기반으로 관찰 샘플을 묶습니다. R과 poLCA 패키지를 사용하고 있습니다. LCA에서 찾으려는 클러스터 수를 지정해야합니다. 실제로 사람들은 일반적으로 각각 다른 수의 클래스를 지정하는 여러 모델을 실행 한 다음 다양한 기준을 사용하여 데이터에 대한 "최상의"설명을 결정합니다. class = (i) 모델로 분류 된 관측치가 class = …

9 data-visualization  mixture  latent-class