Her bir numunenin 0 ve 1 arasında bir ağırlığı olduğu bir dizi ağırlıklı numuneye sahip olduğumu varsayalım. Bir gaussian karışımının parametrelerini tahmin etmek istiyorum. Daha yüksek ağırlığa sahip örneklere doğru eğilimlidir. Normal olmayan ağırlıklı durumlarda gaussian karışım tahmini, EM algoritması ile yapılır. Hiç kimse, ağırlıkları geçmeye izin veren bir uygulamayı (herhangi bir dil iyi) biliyor mu? Değilse, ağırlıkları hesaplamak için algoritmayı nasıl değiştireceğini bilen var mı? Eğer değilse, bir tanesi bana, problemin maksimum-log-olabilirlik formülasyonunun başlangıç formülü içindeki ağırlıkların nasıl birleştirileceğine dair bir ipucu verebilir mi?Ağırlıklandırılmış bir gruptan elde edilen tahmini gauss (karışım) yoğunluğu
Teşekkürler!
mi burada değiştirilmiş versiyonu bir piton uygulanmasını bulundu mu? Ayrıca, temel ve genel ile yüksek uzmanlık arasında değişen çok sayıda * sayısal ve analiz paketi bulunmaktadır. Sorun alanınız ve tercih ettiğiniz ortam hakkında bir şey söylediyseniz yardımcı olabilir. Fortran? C++? Java? Python? R veya root gibi büyük yeni bir araç öğreniyor musunuz? – dmckee
Tamam, o zaman tercih ettiğim dil Python olurdu. Ancak kök (yukarıdaki hiç duyulmamış) dışında yukarıdaki dillerin herhangi biri de iyi olurdu. EM, Tahmin Maksimizasyonu anlamına gelir ve bir gauss karışım modelinin parametrelerinin verilerinden tahmin edilmesinde kullanılabilecek genel tekrarlama şemasıdır. – Christian
Bu yönteme aşina değilim ve herhangi bir özel öneride bulunamıyorum. – dmckee