검색 결과

...[잠재 변수]](숨은 변수)가 [[마르코프 연쇄]]에 연결되어 있고 선형 관계가 주변 변수 사이에 속해 있는 [[그래프 모형|베이시안 모형]]의 일종이다. 선형 역학계는 대부분의 비선형의 경우와 달리 완전하게 해결할 수 있다. 비선형의 경우에서도 변수 변환으로 선형화하여 풀 수도 있다. 또, [[부동점]] 주위의 선형 근사는 비선형계를 이해하는 데 도움이 된다. ...

...({{lang|en|Probit regression model}})은 종속변수가 [[이진 데이터|이진 변수]]일 경우에 사용되는 회귀 모형 중 하나이다. 프로빗 회귀 모형은 어떤 사건이 발생할 [[확률]]을 설명하기 위한 회귀 모형으로, [[정규 분포]]의 [[누적분포함수] 종속 변수 Y는 1 또는 0의 값만을 가질 수 있는 이진 데이터이다. 어떤 사건이 일어나거나, 일어나지 않거나의 문제 또는 어떤 의사결정을 하거나 ...

* [[라시 모형]] [[분류:잠재 변수 모형]] ...

[[자연어 처리]]에서 '''잠재 디리클레 할당'''(Latent Dirichlet allocation, '''LDA''')은 주어진 문서에 대하여 각 문서에 어떤 주제 ...)등을 거쳐 LDA로 도달하게 되었고, 이는 [[토픽 모델|토픽 모델링]]이라 불리는 분야를 탄생시켰다. 확률 잠재 의미 분석은 확률 잠재 의미 인덱싱(probabilistic latent semantic indexing, pLSI) 라고도 한다. ...

...연결하는 호(arc)는 변수 간의 조건부 의존성(conditional dependency)을 표현한다. 마디는 측정된 모수, [[잠재 변수]], 가설 등 어떤 종류의 변수든 표현할 수 있다. ...수의 집합을 입력으로 주어지고 노드에 의해 나타난 변수의 확률이 주어진, 확률 함수로 관련되어있다. 예를 들어, 부모가 Boolean 변수 <math>m</math>이면 그 확률 함수는 <small><math>2^m</math></small> 항목의 테이블(true 혹은 f ...

혼합 모델의 좀더 구체적인 사용 용도로는, 만약 관찰된 변수와 잠재 변수의 결합 분포를 정의한다면, 관찰된 변수들의 분포는 모든 잠재 변수에 대해 주변화(marginalize)함으로써 구할 수 있다. 이렇게 함으로써 관찰된 변수의 복잡한 분포를 잠재변수를 사용하여 더 잠재 변수를 포함하는 모델의 최대 우도 추정(Maximum likelihood estimation)을 위해서는 기대값 최대화(expectat ...

[[최대가능도]]는 관측되지 않은 모든 변수 각각에 대하여 [[가능도#정의|로그가능도]]를 미분한 식을 풀어서 구할 수 있다. 하지만 잠재변수를 포함하는 통계 모델의 수식들은 매우 [[심리측정학]]에서 기댓값 최대화 알고리즘은 [[문항 반응 이론]] 모델의 아이템 매개변수와 잠재 능력의 추정을 위해 거의 없어서는 안된다. ...