Questions marquées «dirichlet-distribution»

Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99,...

Dans l'algorithme de modèle de sujet LDA, j'ai vu cette hypothèse. Mais je ne sais pas pourquoi choisir la distribution de Dirichlet? Je ne sais pas si nous pouvons utiliser la distribution uniforme sur Multinomial par

Je suis assez nouveau dans les statistiques bayésiennes et je suis tombé sur une mesure de corrélation corrigée, SparCC , qui utilise le processus Dirichlet dans le backend de son algorithme. J'ai essayé de parcourir pas à pas l'algorithme pour vraiment comprendre ce qui se passe mais je ne sais...

Disons que nous avons une distribution de Dirichlet avec le paramètre de vecteur dimension . Comment puis-je tirer un échantillon (un vecteur dimensionnel) de cette distribution? J'ai besoin d'une explication (éventuellement) simple.→ α = [ α 1 , α 2 , . . . , α K ]KKKα⃗ = [ α1, α2, . . . ,...

Cette question est donc un peu compliquée, mais je vais inclure des graphiques colorés pour compenser cela! D'abord le contexte puis les questions. Contexte Supposons que vous ayez une distribution multinomiale à nnn dimensions avec des probailites égales sur les nnn catégories. Soit π= ( π1, … ,...

Soit un bâton de longueur 1 cassé en k+1k+1k+1 fragments uniformément au hasard. Quelle est la distribution de la longueur du plus long fragment? Plus formellement, soit (U1,…Uk)(U1,…Uk)(U_1, \ldots U_k) soit IID U(0,1)U(0,1)U(0,1) , et soit (U(1),…,U(k))(U(1),…,U(k))(U_{(1)}, \ldots, U_{(k)}) les...

Soit X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} des variables aléatoires mutuellement indépendantes, ayant chacune une distribution gamma avec les paramètres αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 montrent que

Lors de l'utilisation de la modélisation de sujet (allocation Dirichlet latente), le nombre de sujets est un paramètre d'entrée que l'utilisateur doit spécifier. Il me semble que nous devrions également fournir une collection d'ensembles de sujets candidats que le processus Dirichlet doit...

Ainsi, dans la modélisation de texte (non supervisée), l'allocation de Dirichlet latent (LDA) est une version bayésienne de l'analyse sémantique probabiliste latente (PLSA). Essentiellement, LDA = PLSA + Dirichlet prioritaire sur ses paramètres. Ma compréhension est que LDA est maintenant...

Il est facile de produire une variable aléatoire avec une distribution de Dirichlet en utilisant des variables Gamma avec le même paramètre d'échelle. Si: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Alors:

J'ai une question sur la distribution postérieure de Dirichlet. Étant donné une fonction de vraisemblance multinomiale, il est connu que le postérieur est , où est le nombre de fois où nous avons vu observation.D i r ( αje+ Nje)Dir(αi+Ni)Dir({\alpha_i + N_i})NjeNiN_ijet hjethi^{th} Que se...

Sur l' article wikipedia du lissage de Laplace (ou lissage additif), il est dit que d'un point de vue bayésien, cela correspond à la valeur attendue de la distribution postérieure, en utilisant une distribution de Dirichlet symétrique avec le paramètre comme priorité.αα\alpha Je suis perplexe quant...

Je vais essayer de décrire le problème en question aussi général que possible. Je modélise les observations comme une distribution catégorielle avec un vecteur de probabilité de paramètre thêta. Ensuite, je suppose que le vecteur paramètre thêta suit une distribution a priori de Dirichlet avec les...

Dans les articles AlphaGo Zero et AlphaZero de DeepMind , ils décrivent l'ajout de bruit de Dirichlet aux probabilités antérieures d'actions du nœud racine (état de la carte) dans Monte Carlo Tree Search: Une exploration supplémentaire est obtenue en ajoutant du bruit de Dirichlet aux probabilités...

Je regarde actuellement un article sur le modèle d'effets aléatoires du processus de Dirichlet et la spécification du modèle est la suivante: où est le paramètre d'échelle et est la mesure de base. Plus loin dans l'article, cela suggère que nous intégrons une fonction sur la mesure de base telle...

Je lis un livre qui présente la distribution Dirchilet, puis a présenté des chiffres à ce sujet. Mais je n'ai pas vraiment pu comprendre ces chiffres. J'ai attaché la figure ici en bas. Ce que je ne comprends pas, c'est la signification des triangles. Normalement, quand on veut tracer une fonction...

J'ai besoin de calculer le CDF de Dirichlet , mais je ne trouve que les implémentations du PDF . Connaissez-vous une bibliothèque (de préférence dans R)

Je veux estimer les paramètres des modèles de mélange de Dirichlet en utilisant l'échantillonnage de Gibbs et j'ai quelques questions à ce sujet: Un mélange de distributions de Dirichlet est-il équivalent à un processus de Dirichlet? Quelles sont leurs principales différences si ce n'est pas le...

Je cherche une sorte de distribution sur le simplexe dans laquelle les composants sont corrélés de manière ordinale. Autrement dit, si est tiré de notre distribution sur le simplexe, je voudrais que soit positivement corrélé avec ses voisins et , disons . Un Dirichlet à la vanille ne peut...

Dans le contexte du clustering en ligne, je trouve souvent de nombreux articles qui parlent de "processus dirichlet" et "modèles de mélange fini / infini". Étant donné que je n'ai jamais utilisé ni lu de processus de dirichlet ou de modèles de mélange. Connaissez-vous des suggestions de conférences...