Статистика та великі дані latent-variable

5

Я намагаюся зрозуміти, що схоже між латентним розподілом Діріхле і word2vec для обчислення схожості слів. Як я розумію, LDA карти слів вектора ймовірностей латентних тим, в той час як word2vec відображає їх у вектор дійсних чисел (пов'язаних з сингулярного розкладання точкової взаємної інформації см О. Леві, Ю. Голдберг, «Neural Слово …

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

3

Аналіз латентного класу проти кластерного аналізу - відмінності у умовиводах?

Які відмінності у висновках можна зробити за допомогою латентного аналізу класів (LCA) та кластерного аналізу? Чи правильно, що LCA бере на себе основну приховану змінну, що породжує класи, тоді як кластерний аналіз - це емпіричний опис корельованих атрибутів алгоритму кластеризації? Схоже, що в соціальних науках LCA набув популярності і вважається …

30 clustering latent-variable latent-class

1

Латентна змінна інтерпретація узагальнених лінійних моделей (ГЛМ)

Коротка версія: Ми знаємо, що логістичну регресію та пробіт-регресію можна інтерпретувати як такі, що включають суцільну приховану змінну, яка стає дискретизованою відповідно до деякого фіксованого порогу перед спостереженням. Чи існує аналогічна латентна мінлива інтерпретація, скажімо, для пуассонової регресії? Як щодо біноміальної регресії (наприклад, logit або probit), коли є більше двох …

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

5

Як почати застосовувати теорію відгуку на предмет та яке програмне забезпечення використовувати?

Контекст Я читав про теорію відгуку предметів, і вважаю це захоплюючою. Я вважаю, що я розумію основи, але мені залишається цікаво, як застосувати статистичні прийоми, пов'язані з цією областю. Нижче наведено дві статті, схожі на область, у якій я хотів би застосувати ІТР: http://www.jstor.org/stable/4640738?seq=7 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21744971 Другий - той, кого я …

21 psychometrics latent-variable irt

3

Як вибрати оптимальну кількість прихованих факторів при негативній матричній факторизації?

З огляду на матрицю Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , Негативна факторизація матриць (NMF) знаходить дві негативні матриці та (тобто з усіма елементами ) представити розкладену матрицю як:H k × n ≥0Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}≥0≥0\ge 0 V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, WW\mathbf WHH\mathbf H∥V−WH∥2.‖V−WH‖2.\|\mathbf V-\mathbf W\mathbf H\|^2. …

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

1

Параметри проти прихованих змінних

Я раніше про це запитував і справді боровся з визначенням того, що робить параметр моделі, а що робить його прихованою змінною. Отож, дивлячись на різні теми на цій темі на цьому сайті, головна відмінність виглядає так: Латентні змінні не спостерігаються, але мають пов'язаний з ними розподіл ймовірностей, оскільки вони є …

13 bayesian modeling random-variable latent-variable

2

Як зменшити кількість елементів, використовуючи аналіз факторів, внутрішню узгодженість та теорію відгуку елементів разом?

Я зараз емпірично розробляю анкету, і я буду використовувати в якості прикладу довільні числа для ілюстрації. Для контексту я розробляю психологічну анкету, спрямовану на оцінку думок, які зазвичай виявляються у людей, які мають тривожні розлади. Елемент може виглядати так: "Мені потрібно кілька разів перевірити духовку, оскільки я не можу бути …

12 factor-analysis reliability psychometrics latent-variable validity

1

Яка різниця між VAE і стохастичним зворотним розповсюдженням для глибоких генеративних моделей?

Яка різниця між автоматичним кодуванням варіабельних баєсів і стохастичним зворотним розповсюдженням для глибоких генеративних моделей ? Чи веде висновок в обох методах до однакових результатів? Мені невідомі явні явні порівняння між двома методами, незважаючи на те, що обидві групи авторів цитують один одного.

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

1

Яка різниця між коефіцієнтом MIMIC і композитом з показниками (SEM)?

У моделюванні структурних рівнянь із латентними змінними (SEM) загальною формулою моделі є "Множина показника, множинна причина" (MIMIC), де латентна змінна обумовлена деякими змінними та відображена іншими. Ось простий приклад: По суті, f1це результат регресії для x1, x2і x3, і y1, y2і y3є показниками вимірювання для f1. Можна також визначити складену …

10 sem latent-variable lavaan

1

Як ви використовуєте алгоритм ЕМ для обчислення MLE для латентної змінної рецептури нульової надутої моделі Пуассона?

Нульова завищені Пуассона моделі регресії визначається для зразка по і далі передбачається, що параметри та задовольняютьY i = { 0 з вірогідністю p i + ( 1 - p i ) e - λ i k з вірогідністю ( 1 - p i ) e - λ i λ k …

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

2

Як обчислити довірчі інтервали на коефіцієнти регресії в PLS?

Основна модель PLS полягає в тому, що заданий матриця і вектор пов'язані між собою де - латентна матриця , і - терміни шуму (sssuming - по центру).X n y X = T P ′ + E , y = T q ′ + f , T n × k E …

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

2

Алгоритм ЕМ Практична задача

Це проблема практики для середньострокового іспиту. Проблема - приклад алгоритму ЕМ. У мене виникають проблеми з частиною (f). Я перераховую частини (а) - (д) для завершення, і якщо я помилився раніше. Нехай - незалежні експоненціальні випадкові величини зі швидкістю . На жаль, фактичні значення не спостерігаються, і ми лише спостерігаємо, …

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

Запитання з тегом «latent-variable»