Вопросы с тегом «kalman-filter»

Модели смещенных монет обычно имеют один параметр . Один из способов оценить θ по серии тиражей - использовать предварительное бета-тестирование и вычислить апостериорное распределение с биномиальной вероятностью.θ = P( Руководитель | θ )θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta В моих настройках из-за какого-то странного физического процесса свойства моей монеты медленно меняются, …

10 time-series  bayesian  kalman-filter 

В предыдущем вопросе я спросил о подгонке распределений к некоторым негауссовым эмпирическим данным. Мне было предложено в автономном режиме, чтобы я мог попробовать предположение, что данные гауссовские и сначала подходят для фильтра Калмана. Затем, в зависимости от ошибок, решите, стоит ли разрабатывать что-то более изощренное. В этом есть смысл. Итак, …

10 kalman-filter 

Когда я начал читать о фильтре Калмана, он подумал, что это особый случай модели ARIMA (а именно ARIMA (0,1,1)). Но на самом деле кажется, что ситуация сложнее. Прежде всего, ARIMA можно использовать для прогнозирования, а фильтр Калмана - для фильтрации. Но разве они не тесно связаны? Вопрос: Какова связь между …

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

Вопрос: Для каких данных целесообразно использовать моделирование пространства состояний и фильтрацию Калмана вместо сглаживания сплайнов и наоборот? Есть ли какие-то отношения эквивалентности между ними? Я пытаюсь получить общее представление о том, как эти методы сочетаются друг с другом. Я просмотрел новую гауссовскую оценку Джонстона : модели последовательности и мультиразрешения . …

10 kalman-filter  splines  state-space-models 

Я читал эту книгу епископом «Распознавание образов и машинное обучение». У меня была путаница, связанная с выводом линейной динамической системы. В LDS мы предполагаем, что скрытые переменные непрерывны. Если Z обозначает скрытые переменные, а X обозначает наблюдаемые переменные p ( zN| Zn - 1) = N( зN| A zn - …

9 machine-learning  linear-model  kalman-filter  pattern-recognition  graphical-model 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction