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我在SAS中有一个基于过去数据的广义线性混合模型，但我不知道如何将其导出为一个纯数学公式，该公式可用于生成不同输入的概率。
例如，我希望能够为不同的参数输入值，并获得该实例的概率。有没有从SAS中导出数学模型的简单方法？
浏览 4提问于2016-06-27得票数 1
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在Pytorch中，我们加载预训练模型，如下所示： net.load_state_dict(torch.load(path)['model_state_dict']) 然后，网络结构和加载的模型必须完全相同但是，是否可以加载权重，然后修改网络/添加额外的参数？注意:如果我们在加载权重之前向模型添加额外的参数，例如 self.parameter = Parameter(torch.ones
浏览 43提问于2019-05-14得票数 2
我试图用GMM方法估计一些参数(广义矩方法，而不是高斯混合模型)。如果可能的话，我希望使用这个包statsmodels。官方描述列在上。然而，我对在哪里指定时间条件感到困惑。我的模型不是线性的，也不使用IV，所以我不能使用NonlinearIVGMM之类的。我发现的“教程”/examples仅仅是。我想知道是否有任何示例来展示如何使用更通用的GMM。谢谢。
浏览 2提问于2016-08-18得票数 0
假设我有一个用来拟合高斯混合模型的数据集data： from sklearn.mixture import GaussianMixturefit_model = model.fit(data) 我现在存储学习到的协方差fit_model.covariances_，均值fit_model.means_和权重从不同的脚本中，我想读取学习到的参数，并使用它们定义高斯混合<
浏览 32提问于2020-11-24得票数 1
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在主题建模中，我是否可以使用Logistic正态分布作为先验分布，而不是用高斯分布代替高斯混合分布？
浏览 2提问于2020-06-27得票数 0
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我知道如何将广义线性模型(GLMs)和广义线性混合模型(GLMs)与lme4软件包中的glm和glmer进行拟合。作为统计学专业的学生，我有兴趣学习如何拟合GLM和GLMM<code>E 29</code>以下逐级公式基R码。如果你能指出这方面的任何资源和/或参考，我将不胜感激。提前谢谢。
浏览 2提问于2011-08-03得票数 1
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我有一个关于每个特性的预测能力的问题，所以我需要一种方法来评估每个特性在最终模型中有多强。我希望完成的模型有15个权重:纬度和经度为2，数值列为5，使用一个热编码的分类列为5和3。但是，len(model.get_weights())[0]返回513。我怀疑纬度和经度有更多的权重，因为两个水桶化列之间的交叉最终是一个稀疏的分类特性，分辨率足够高。但是，假设这是真的，我仍然不知道如何解释model.get_weights()[0]返回的权重。
浏览 4提问于2022-04-05得票数 -2
我的目标是运行一个浮点16精度的tf.keras模型，以提高推理速度。这能用混合精度来完成吗？在培训我的模型之前，我要制定这个政策：policy如果是这样的话，我如何才能实现tf.keras模型的权重/激活以达到FP16的精度？
注意:我使用的是tensorflow==2.3.0
浏览 6提问于2020-09-03得票数 0
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运行泊松模型问题
、、
我试图在R中运行一个Poisson模型，我检查了一些网站来实现这个目的，我相信下面的代码应该能工作。但是，我收到一条错误消息，它指示存在一个未使用的参数。我不明白这是什么问题。"poisson"(link = "log"))
lmer中的错误(sum~ argument + intervention_y_n + (1欧元)，data = data_long_1，：未使用的参数
浏览 2提问于2020-09-01得票数 0
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#for transfer learning i have freeze the layers Model.add(密集(2，激活=‘softmax’)) model.summary() #现在，当我添加密集层时，模型的可训练参数会发生变化 ?
浏览 28提问于2021-01-10得票数 0
我想使用python将高斯混合模型拟合到一组加权数据点。
我尝试了sklearn.mixture.GMM()，它工作得很好，只是它对所有数据点的权重都是一样的。有没有人知道在这种方法中给数据点分配权重的方法？我多次尝试使用数据点来“增加它们的权重”，但这对于大型数据集似乎无效。我希望可以使用探测参数将权重分配给数据，但这似乎只是一个输出参数，对拟合过程没有任何影响，不是吗？使用probs0并使用trainM以M步启动算法也没有任何帮助。对于probs0
浏览 4提问于2016-04-05得票数 2
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GMM-HMM中的参数数量
、、、、
我想了解高斯混合模型在隐马尔可夫模型中的使用。因此，我们首先使用EM算法从训练数据中学习GMM参数。然后使用这些参数来学习HMM参数</em
浏览 13提问于2017-01-08得票数 0
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我如何学习一个简单的高斯？概率，随机变量，分布；估计，收敛和渐近，置信区间。如何预测连续变量(回归)？线性回归、正则化、岭回归和套索；局部线性回归；条件密度估计。如何预测离散变量(分类)？贝叶斯分类器，朴素贝叶斯，生成与鉴别；感知器，权重衰减，线性支持向量机；最近邻分类器和理论
我应该使用哪种损失函数？广义线性<
浏览 0提问于2015-01-20得票数 40
我试图定义一个高斯混合模型来计算概率。“此GaussianMixture实例尚未安装。在使用此方法之前，请使用适当的参数调用'fit‘。”
但我不想适应一个样本，我已经
浏览 1提问于2019-08-15得票数 2
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我有一组样本，从特定的高斯混合中采样。然后更新混合参数(均值、方差、权重)。现在，我想用新的参数来修正(移动)这些样本。我不想从新的混合物中随机采样，只需移动旧的样本以匹配新的参数。我如何才能做到这一点？
浏览 18提问于2021-04-05得票数 0
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本文介绍了一种利用隐马尔可夫模型( HMM )预测股票价格的方法。本文详细介绍了用四态5混合高斯分布作为模型.转移概率和初始状态概率是一致的，但发射概率是根据现有股票价格数据集的k均值算法的结果来确定的。后半部分是我陷入困境的地方，本文建议使用k-均值算法返回的每个聚类的均值、方差和权重作为混合算法每个组分的均值、方差和权重。据我所知，星系团的平均值只是每个质心的中心，但是我不知道你如何获得方差或权重。给出一个三维数据集X(以[[a, b, c], [
浏览 0提问于2016-04-28得票数 2
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我已经训练了CNN并创建了一个tensorflow模型文件(.ckpt)。
我必须使用经过训练的模型在硬件上实现前向传播，为此，我需要更新权重和偏差(正如我在培训后得到的)。如何将其转换为某种人类可读的格式，以便读取更新的模型参数？
浏览 4提问于2017-01-08得票数 1
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set.seed(123)因此，model是一个高斯广义加性模型如何求出因变量(Y)在model中的估计方差
更新：在广义加性模型中，当族为高斯时，尺度参数等于Y的方差。因此，我认为我可以使用summary(model)$scale，它实际上给出了尺度参数估计，但也可以被看作是Y的方差估计。
浏览 2提问于2020-04-12得票数 0
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执行重复测量方差的通用代码是什么？summary(aov(Chlo~Site,data=alldata)). summary(aov(Chlo~Year,data=year))
浏览 0提问于2014-01-12得票数 0
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