Вопросы с тегом «latent-variable»

Я пытаюсь понять, в чем сходство скрытого распределения Дирихле и word2vec для вычисления сходства слов. Как я понимаю, LDA отображает слова в вектор вероятностей скрытых тем, в то время как word2vec отображает их в вектор действительных чисел (относительно разложения по сингулярным точкам поточечной взаимной информации, см. О. Леви, Ю. Голдберг, …

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

Каковы различия в выводах, которые можно сделать из анализа скрытого класса (LCA) по сравнению с кластерным анализом? Верно ли, что LCA принимает скрытую переменную, лежащую в основе классов, тогда как кластерный анализ представляет собой эмпирическое описание коррелированных атрибутов из алгоритма кластеризации? Кажется, что в социальных науках, LCA приобрел популярность и …

30 clustering  latent-variable  latent-class 

Укороченная версия: Мы знаем, что логистическая регрессия и пробит-регрессия могут быть интерпретированы как включающие в себя непрерывную скрытую переменную, которая дискретизируется согласно некоторому фиксированному порогу перед наблюдением. Доступна ли подобная интерпретация скрытой переменной, скажем, для регрессии Пуассона? Как насчет биномиальной регрессии (например, логита или пробита), когда существует более двух отдельных …

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

контекст Я читал о теории ответа предметов, и я нахожу ее увлекательной. Я верю, что понимаю основы, но мне интересно, как применять статистические методы, связанные с этой областью. Ниже приведены две статьи, похожие на те области, в которых я хотел бы применить ITR: http://www.jstor.org/stable/4640738?seq=7 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21744971 Второе - это то, что …

21 psychometrics  latent-variable  irt 

Принимая во внимание матрицы Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , неотрицательная матрица Факторизация (ФС) находит две неотрицательных матрицы Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} и Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (то есть со всеми элементами ≥0≥0\ge 0 ) , чтобы представить разложившуюся матрицу , как: V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, например, требуя , …

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

Я спрашивал об этом раньше и действительно пытался определить, что делает параметр модели, а что скрытой переменной. Итак, глядя на различные темы по этой теме на этом сайте, основное различие выглядит следующим образом: Скрытые переменные не наблюдаются, но имеют связанное с ними распределение вероятностей, так как они являются переменными, а …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

Я нахожусь в процессе эмпирической разработки вопросника, и я буду использовать произвольные числа в этом примере для иллюстрации. Для контекста я разрабатываю психологическую анкету, нацеленную на оценку моделей мышления, которые обычно выявляются у людей с тревожными расстройствами. Элемент может выглядеть так: «Мне нужно проверять духовку несколько раз, потому что я …

12 factor-analysis  reliability  psychometrics  latent-variable  validity 

В чем разница между авто-кодированием вариационного байесовского алгоритма и стохастическим обратным распространением для моделей с глубокой генерацией ? Приводит ли вывод в обоих методах к тем же результатам? Я не знаю каких-либо явных сравнений между этими двумя методами, несмотря на то, что обе группы авторов цитируют друг друга.

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

В моделировании структурных уравнений со скрытыми переменными (SEM), общей формулировкой модели является «Множественный индикатор, множественная причина» (MIMIC), где скрытая переменная вызывается одними переменными и отражается другими. Вот простой пример: По сути, f1это результат регрессии для x1, x2и x3, и y1, y2и y3являются индикаторами измерения для f1. Можно также определить составную …

10 sem  latent-variable  lavaan 

Модель регрессии Пуассона с нулевым определяется для выборки как и далее предполагается, что параметры и удовлетворяютY i = { 0 с вероятностью p i + ( 1 - p i ) e - λ i k с вероятностью ( 1 - p i ) e - λ i λ k …

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

Базовая модель PLS состоит в том, что заданная матрица и вектор связаны соотношением где - скрытая матрица , и - шумовые условия (сссуммируя центрированы).X n y X = T P ′ + E , y = T q ′ + f , T n × k E , f X …

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

Это практическая проблема для промежуточного экзамена. Проблема в примере алгоритма EM. У меня проблемы с частью (е). Я перечисляю части (a) - (e) для завершения и в случае, если я допустил ошибку ранее. Пусть - независимые экспоненциальные случайные величины со скоростью . К сожалению, фактические значения не наблюдаются, и мы …

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