Вопросы с тегом «particle-filter»

Фильтр частиц и фильтр Калмана является рекурсивным байесовскими . Я часто сталкиваюсь с фильтрами Калмана в своей области, но очень редко вижу использование фильтра частиц. Когда один будет использоваться над другим?

51 bayesian  particle-filter  kalman-filter 

Я пытаюсь понять относительные достоинства и недостатки, а также различные области применения этих двух схем MCMC. Когда бы вы использовали, что и почему? Когда один может потерпеть неудачу, а другой нет (например, где применима HMC, но нет SMC, и наоборот) Может ли один, очень наивно предоставленный, поставить меру полезности одному …

23 mcmc  random-walk  particle-filter  probabilistic-programming  hmc 

Вот мой старый вопрос Я хотел бы спросить, знает ли кто-нибудь разницу (если есть какая-либо разница) между скрытыми марковскими моделями (HMM) и Particle Filter (PF), и, как следствие, Kalman Filter, или при каких обстоятельствах мы используем какой алгоритм. Я студент, и я должен сделать проект, но сначала я должен понять …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

У меня действительно нет понимания того, как работает фильтр начальной загрузки. Я примерно знаю концепции, но не могу понять некоторые детали. Этот вопрос для меня, чтобы прояснить беспорядок. Здесь я буду использовать этот популярный алгоритм фильтрации из ссылки Душе (пока я думаю, что это самая простая ссылка). Позвольте мне сначала …

12 particle-filter 

В оригинальной работе A. Doucet et. "Рао-Блэквелизированная фильтрация частиц для динамических байесовских сетей" . и др. Предложен последовательный фильтр Монте-Карло (фильтр частиц), который использует линейную субструктуру в марковском процессе . Путем маргинализации этой линейной структуры фильтр можно разделить на две части: нелинейную часть, которая использует фильтр частиц, и одну линейную …

11 monte-carlo  particle-filter 

Я хочу реализовать (в R) следующую очень простую динамическую линейную модель, для которой у меня есть 2 неизвестных изменяющихся во времени параметра (дисперсия ошибки наблюдения и дисперсия ошибки состояния ). ε 2 тε1Tϵt1\epsilon^1_tε2Tϵt2\epsilon^2_t YTθт + 1знак равнознак равноθT+ ϵ1TθT+ ϵ2TYt=θt+ϵt1θt+1=θt+ϵt2 \begin{matrix} Y_t & = & \theta_t + \epsilon^1_t\\ \theta_{t+1} & …

11 r  mcmc  dlm  particle-filter 

В настоящее время я пытаюсь понять фильтры частиц и их возможное использование в финансах, и я немного борюсь. Какие математические и статистические предпосылки я должен пересмотреть (исходя из опыта количественного финансирования), чтобы (i) сделать основы фильтров частиц доступными, и (ii) чтобы позже понять их полностью? У меня есть глубокие знания …

10 time-series  particle-filter 

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