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Expectation फ़ंक्शन

अब तक, आपने सीखा कि Expectation-Maximization एल्गोरिदम का उपयोग कैसे किया जाता है ताकि दो Gaussian डिस्ट्रीब्यूशन्स के पैरामीटर्स का अनुमान लगाया जा सके, जहाँ दोनों के sd 1 के बराबर हैं. इस अभ्यास का उद्देश्य expectation नाम का फ़ंक्शन बनाना है, जो probabilities के अनुमान वाले स्टेप को generalize करता है जब हमें means, proportions और sds पता हों.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Mixture Models

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

expectation फ़ंक्शन को नमूना कोड पूरा करके बनाएँ. ध्यान दें कि हम अब प्रत्येक क्लस्टर के standard deviation को चौथे पैरामीटर के रूप में ले रहे हैं.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

expectation <- ___(___, means, proportions, ___){
  # Estimate the probabilities
  exp_data <- data %>% 
    mutate(prob_from_cluster1 = ___[1] * dnorm(x, mean = means[1], sd = ___[1]),
           prob_from_cluster2 = ___[2] * dnorm(x, mean = means[2], sd = ___[2]),
           prob_cluster1 = prob_from_cluster1/(prob_from_cluster1 + prob_from_cluster2),
           prob_cluster2 = prob_from_cluster2/(prob_from_cluster1 + prob_from_cluster2)) %>% 
    select(x, ___, ___)
    
  # Return data with probabilities
  return(exp_data)
}
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