Запитання з тегом «particle-filter»

Фільтр частинок і фільтр Калмана є рекурсивним байесовськими . Я часто стикаюся з фільтрами Калмана у своїй галузі, але дуже рідко бачу використання фільтра для частинок. Коли один би використовувався над іншим?

51 bayesian  particle-filter  kalman-filter 

Я намагаюся відчути відносні достоїнства та недоліки, а також різні області застосунку цих двох схем MCMC. Коли ви використовували б які і чому? Коли один може вийти з ладу, а інший - ні (наприклад, де застосовується HMC, але SMC немає, і навпаки) Чи міг би один, дуже наївно наданий, застосувати …

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

Ось моє старе питання Я хотів би запитати, чи знає хтось різницю (якщо є якась різниця) між прихованими моделями Маркова (HMM) і фільтром частинок (PF), і як наслідок, фільтром Kalman, або за яких обставин ми використовуємо який алгоритм. Я студент, і я повинен робити проект, але спочатку я повинен зрозуміти …

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

Я справді не розумію, як працює фільтр завантаження. Я приблизно знаю ці поняття, але я не можу зрозуміти певні деталі. Це питання для мене, щоб усунути безлад. Тут я буду використовувати цей популярний алгоритм фільтра з посилання на doucet (поки що я думаю, що це найпростіша посилання). Дозвольте спочатку сказати …

12 particle-filter 

У напізнавальній роботі "Фільтрування частинок Рао-Блеквеліз для динамічних байесівських мереж" А. Doucet et. ін. запропонований послідовний фільтр Монте-Карло (фільтр частинок), який використовує лінійну підструктуру у процесі . За допомогою маргіналізації цієї лінійної структури фільтр можна розділити на дві частини: нелінійну частину, яка використовує фільтр для частинок, і одну лінійну частину, …

11 monte-carlo  particle-filter 

Я хочу реалізувати (в R) наступну дуже просту динамічну лінійну модель, для якої у мене є 2 невідомі зміни параметрів часу (дисперсія помилки спостереження та дисперсія помилки стану ).ϵ1тϵт1\epsilon^1_tϵ2тϵт2\epsilon^2_t Yтθt + 1==θт+ ϵ1тθт+ ϵ2тYт=θт+ϵт1θт+1=θт+ϵт2 \begin{matrix} Y_t & = & \theta_t + \epsilon^1_t\\ \theta_{t+1} & = & \theta_{t}+\epsilon^2_t \end{matrix} Я хочу …

11 r  mcmc  dlm  particle-filter 

Наразі я намагаюся зрозуміти фільтри для частинок та їх можливе використання у фінансах, і я дуже боюся. Які математичні та статистичні передумови я повинен переглянути (виходячи з досвіду кількісних фінансів), щоб (i) зробити основні фільтри для частинок доступними та (ii) пізніше зрозуміти їх? Я добре знаю економетрику часових рядів випускників, …

10 time-series  particle-filter 

Отже, у мене є 16 випробувань, в яких я намагаюся ідентифікувати людину з біометричної ознаки за допомогою дистанції Hamming. Мій поріг встановлено на 3,5. Мої дані нижче, і лише пробна версія 1 - справжнє Позитивне: 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