이 두 가지 MCMC 체계의 다른 응용 분야뿐만 아니라 상대적인 장점과 단점을 느끼려고합니다. 언제 그리고 왜 사용합니까? 하나는 실패하지만 다른 하나는 실패 할 수있는 경우 (예 : HMC는 적용 가능하지만 SMC는 적용되지 않는 위치 및 그 반대) 하나는, 부여 아주 순진, (즉, 일반적으로 하나이며 다른에 비해 하나의 방법에 유틸리티의 측정을 …
여기 내 오래된 질문이 있습니다 HMM (Hidden Markov) 모델과 PF (Particle Filter)의 차이를 알고 누군가 Kalman Filter 또는 어떤 상황에서 어떤 알고리즘을 사용하는지 알고 싶습니다. 저는 학생이며 프로젝트를해야하지만 먼저 몇 가지를 이해해야합니다. 따라서 참고 문헌에 따르면 둘 다 숨겨진 (또는 잠복 또는 관찰되지 않은) 상태를 포함한 상태 공간 모델 입니다. …
부트 스트랩 필터의 작동 방식에 대한 이해가 부족합니다. 나는 대략 개념을 알고 있지만 특정 세부 사항을 파악하지 못합니다. 이 질문은 혼란을 없애기위한 것입니다. 여기에서는 doucet의 참조 에서이 인기있는 필터 알고리즘을 사용합니다 (지금까지 이것이 가장 쉬운 참조라고 생각합니다). 먼저 알려진 문제와 알려지지 않은 배포판을 이해하는 것이 문제입니다. 이것들은 나의 질문입니다 : …
논문 A. Doucet 등의 "동적 베이지안 네트워크를위한 라오-블랙웰 화 된 입자 필터링" . 알. 마르코프 프로세스 에서 선형 하부 구조 를 이용하는 순차 몬테 카를로 필터 (입자 필터)가 제안된다 . 이 선형 구조의 주 변화에 의해, 필터는 입자 필터를 사용하는 비선형 부분과 칼만 필터에 의해 처리 될 수있는 하나의 선형 …
2 개의 알려지지 않은 시변 파라미터 (관찰 오차 및 상태 오차 의 분산 )가있는 다음과 같은 매우 간단한 동적 선형 모델을 구현하고 싶습니다 (R ). ϵ 2 톤ϵ1티ϵt1\epsilon^1_tϵ2티ϵt2\epsilon^2_t 와이티θt + 1==θ티+ ϵ1티θ티+ ϵ2티Yt=θt+ϵt1θt+1=θt+ϵt2 \begin{matrix} Y_t & = & \theta_t + \epsilon^1_t\\ \theta_{t+1} & = & \theta_{t}+\epsilon^2_t \end{matrix} 사전 편향없이 각 …
저는 현재 입자 필터와 재무 분야에서 가능한 용도를 이해하려고 노력하고 있으며 상당히 어려움을 겪고 있습니다. (i) 입자 필터의 기본에 접근 할 수 있도록하기 위해 (ii) 나중에 철저히 이해하기 위해 다시 방문해야하는 수학적 및 통계적 전제 조건은 무엇입니까? 아직 다루지 않은 상태 공간 모델을 제외하고 대학원 수준 시계열 계량 계에 대한 …
그래서, 나는 16 개의 시험을 가지고 있는데, 여기에서 Hamming Distance를 사용하여 생체 특성으로부터 사람을 인증하려고합니다. 임계 값이 3.5로 설정되었습니다. 내 데이터는 다음과 같으며 1 번 시험 만 참 긍정입니다. Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 …