Mô hình hỗn hợp Bernoulli

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

Tập dữ liệu chữ số viết tay

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Biến liên tục và rời rạc

Phân phối Gaussian

Phân phối Bernoulli (tung đồng xu)

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Phân phối Bernoulli

  • Hai khả năng
    • "ngửa" hoặc "sấp"
    • "đen" hoặc "trắng"
  • Biểu diễn bằng xác suất "thành công" $\rightarrow p$
    • $(1- p)$ = xác suất của lựa chọn còn lại
Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Mẫu từ phân phối Bernoulli

p <- 0.7
bernoulli <- sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE, prob = c(1-p, p))
head(bernoulli)

1 1 1 0 0 1
Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Ảnh nhị phân như các phân phối Bernoulli

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Ảnh nhị phân như vector Bernoulli

Các Mô hình Hỗn hợp trong R
p1 <- 0.7; p2 <- 0.5; p3 <- 0.4

bernoulli_1 <- sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE, prob = c(1-p1, p1))
bernoulli_2 <- sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE, prob = c(1-p2, p2))
bernoulli_3 <- sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE, prob = c(1-p3, p3))

multi_bernoulli <- cbind(bernoulli_1, bernoulli_2, bernoulli_3)

head(multi_bernoulli, 4)

     bernoulli_1 bernoulli_2 bernoulli_3
[1,]           1           0           0
[2,]           0           0           0
[3,]           0           0           1
[4,]           1           0           0

p_vector <- c(p1, p2, p3)
Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Mô hình hỗn hợp Bernoulli

Tập dữ liệu chữ số viết tay:

  1. Phân phối xác suất phù hợp?
    • Phân phối Bernoulli (đa biến).
  2. Nên xét bao nhiêu quần thể con?
    • Thử hai. Tức hai vector nhị phân kích thước 256.
  3. Tham số và ước lượng?
    • Mỗi p cho mỗi vector nhị phân. Thêm hai tỷ lệ thành phần.
Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Ayo berlatih!

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Preparing Video For Download...