คำถามติดแท็ก graphical-model

เมื่อศึกษาการเลือกความแปรปรวนร่วมฉันเคยอ่านตัวอย่างต่อไปนี้ ด้วยความเคารพต่อรูปแบบดังต่อไปนี้: เมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมและเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมผกผันมีดังต่อไปนี้ ฉันไม่เข้าใจว่าทำไมความอิสระของและจึงถูกตัดสินโดยความแปรปรวนร่วมที่นี่?yxxxyyy ตรรกะทางคณิตศาสตร์ที่เป็นรากฐานของความสัมพันธ์นี้คืออะไร? นอกจากนี้กราฟด้านซ้ายในรูปต่อไปนี้อ้างว่าสามารถจับความสัมพันธ์ที่เป็นอิสระระหว่างและ ; ทำไม?yxxxyyy

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

นี่เป็นเพียงตัวอย่างที่ฉันเจอหลายครั้งดังนั้นฉันจึงไม่มีข้อมูลตัวอย่าง ใช้แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นใน R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1เป็นตัวแปรต่อเนื่อง x2เป็นหมวดหมู่และมีสามค่าเช่น "ต่ำ", "ปานกลาง" และ "สูง" อย่างไรก็ตามเอาต์พุตที่กำหนดโดย R จะเป็นดังนี้: summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 0.19 x1 -0.61 0.11 1.451 0.17 x2Low -0.78 0.22 -2.34 0.005 x2Medium -0.56 0.45 -2.34 0.005 ฉันเข้าใจว่า R แนะนำการเข้ารหัสแบบหลอกบางอย่างเกี่ยวกับปัจจัยดังกล่าว ( …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

ฉันอ่านหนังสือเล่มนี้การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่องโดยบาทหลวง ฉันมีความสับสนเกี่ยวกับการกำเนิดของระบบพลวัตเชิงเส้น ใน LDS เราถือว่าตัวแปรแฝงเป็นต่อเนื่อง หาก Z หมายถึงตัวแปรแฝงและ X หมายถึงตัวแปรที่สังเกตได้ p (Zn|Zn - 1) = N(Zn| Zn - 1, τ)พี(Zn|Zn-1)=ยังไม่มีข้อความ(Zn|AZn-1,τ)p(z_n|z_{n-1}) = N(z_n|Az_{n-1},\tau) p (xn|Zn) = N(xn, CZn, Σ )พี(xn|Zn)=ยังไม่มีข้อความ(xn,คZn,Σ)p(x_n|z_n) = N(x_n,Cz_n,\Sigma) p (Z1) = N(Z1|ยู0,V0)พี(Z1)=ยังไม่มีข้อความ(Z1|ยู0,V0)p(z_1) = N(z_1|u_0,V_0) ใน LDS ยังใช้การส่งต่อข้อความย้อนหลังอัลฟาเบต้าไปข้างหน้าเพื่อคำนวณการแจกแจงหลังแฝง p (Zn| X)พี(Zn|X)p(z_n|X) α (Zn) = p ( x 1 …

9 machine-learning  linear-model  kalman-filter  pattern-recognition  graphical-model 

ดังนั้นฉันมีการทดลอง 16 ครั้งที่ฉันพยายามพิสูจน์ตัวตนบุคคลจากลักษณะทางชีวภาพโดยใช้ Hamming Distance เกณฑ์ของฉันถูกตั้งไว้ที่ 3.5 ข้อมูลของฉันอยู่ด้านล่างและเฉพาะการทดลองใช้ 1 เท่านั้นคือ True Positive: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 11 0.42 12 0.37 13 0.66 14 0.39 15 0.44 16 0.39 จุดสับสนของฉันคือฉันไม่แน่ใจจริงๆเกี่ยวกับวิธีสร้าง ROC curve …

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