Запитання з тегом «wishart»

Нехай , тобто розподілений відповідно до розмірного розподілу Wishart зі середнім та ступенем свободи . Я б хотів вираз для деє визначальним.D × D ν Ψ ν E ( лог | Λ | ) | Λ |Λ ∼ ШD( ν, Ψ )Λ∼WD(ν,Ψ)\Lambda \sim \mathcal W_D(\nu, \Psi)D × DD×DD \times DνΨνΨ\nu …

16 distributions  wishart 

При виведенні матриці точності ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} нормального розподілу, що використовується для генерування NNN D-розмірних векторів x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align} ми зазвичай ставимо Wishart перед ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} оскільки розподіл Wishart є кон'югатом до точність багатоваріантного нормального розподілу з відомою середньою і невідомою дисперсією: Λ∼W(υ,Λ0)Λ∼W(υ,Λ0)\begin{align} \mathbf{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon, \boldsymbol{\Lambda_0}) \\ …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

Я читаю цей документ про Узагальнені процеси Вішарта (GWP). У роботі обчислюються коваріації між різними випадковими змінними (за Гауссовим процесом ) за допомогою функції експоненціальної коваріації у квадраті, тобто . Потім йдеться про те, що ця матриця коваріації слідує за GWP.K(x,x′)=exp(−|(x−x′)|22l2)K(x,x′)=exp⁡(−|(x−x′)|22l2)K(x,x') = \exp\left(-\frac{|(x-x')|^2}{2l^2}\right) Я думав, що коваріаційна матриця, обчислена з …

11 machine-learning  normal-distribution  covariance  wishart  nonparametric-bayes