两步GMM计算权重矩阵
在广义矩方法(GMM)中,权重矩阵(W)的选择是关键的一步。理想情况下,(W)应该等于矩条件的协方差矩阵的逆矩阵。这是因为使用这样的权重矩阵可以使得估计量达到最小方差,从而提高估计效率。
两步GMM计算权重矩阵(W)
-
第一步 - 初始估计:
- 使用一个简单的权重矩阵(如单位矩阵)来进行初始的参数估计。
- 基于这个初始估计,计算出样本矩条件向量(g_n(\theta))。
-
估计协方差矩阵:
- 使用初始估计得到的参数值来计算每个观测点的矩条件向量(g(x_i, \hat{\theta}_0))。
- 计算这些矩条件向量的样本协方差矩阵(\hat{S})。
-
构造新的权重矩阵:
- 将上述估计得到的协方差矩阵取逆,即得到更有效的权重矩阵(\hat{W} = \hat{S}^{-1})。
MATLAB代码示例
下面是一个MATLAB代码示例,演示如何通过两步GMM来计算权重矩阵(W):
% 生成模拟数据
n = 1000; % 样本数量
x = randn(n, 1); % 自变量
e = randn(n, 1); % 随机扰动项
y = 1 + 2 * x + e; % 因变量,真实参数为β0=1, β1=2% 定义矩条件函数
moment_conditions = @(params, x, y) [y - (params(1) + params(2) * x), ...x .* (y - (params(1) + params(2) * x))];% 第一步:使用单位矩阵作为初始权重矩阵进行初始估计
W_initial = eye(2);
options = optimset('Display', 'iter', 'MaxIter', 500, 'TolX', 1e-8, 'TolFun', 1e-8);
objective_function = @(params, x, y, W) moment_conditions(params, x, y)' * W * moment_conditions(params, x, y);
start_params = [0, 0];
result_initial = fminunc(@(params) objective_function(params, x, y, W_initial), start_params, options);% 第二步:基于初始估计计算新的权重矩阵
g_n = moment_conditions(result_initial, x, y);
S_hat = g_n' * g_n / n; % 估计协方差矩阵
W_new = inv(S_hat); % 新的权重矩阵% 输出新的权重矩阵
disp('New Weight Matrix W:');
disp(W_new);% 可以继续使用新的权重矩阵W_new进行第二次优化
result_final = fminunc(@(params) objective_function(params, x, y, W_new), result_initial, options);% 输出最终结果
fprintf('Final estimated parameters: beta0 = %.4f, beta1 = %.4f\n', result_final(1), result_final(2));
代码解释
- 生成数据:生成模拟数据。
- 定义矩条件:定义矩条件函数
moment_conditions。 - 第一步 - 初始估计:使用单位矩阵作为初始权重矩阵,通过
fminunc进行初始参数估计。 - 第二步 - 估计协方差矩阵:基于初始估计,计算每个观测点的矩条件向量,并估计协方差矩阵(\hat{S})。
- 构造新的权重矩阵:将协方差矩阵取逆,得到新的权重矩阵(\hat{W})。
- 输出新的权重矩阵:显示新的权重矩阵。
- 第二次优化:使用新的权重矩阵进行第二次优化,得到最终的参数估计。
这个过程展示了如何通过两步GMM来计算和更新权重矩阵。你可以根据具体问题调整矩条件、数据处理和优化选项。如果你有更具体的模型或数据,请提供更多细节以便进一步定制化处理。
相关文章:
两步GMM计算权重矩阵
在广义矩方法(GMM)中,权重矩阵(W)的选择是关键的一步。理想情况下,(W)应该等于矩条件的协方差矩阵的逆矩阵。这是因为使用这样的权重矩阵可以使得估计量达到最小方差,从而提高估计效率。 两步GMM计算权重矩阵(W) 第一…...
leetcode452. 用最少数量的箭引爆气球
有一些球形气球贴在一堵用 XY 平面表示的墙面上。墙面上的气球记录在整数数组 points ,其中points[i] [xstart, xend] 表示水平直径在 xstart 和 xend之间的气球。你不知道气球的确切 y 坐标。 一支弓箭可以沿着 x 轴从不同点 完全垂直 地射出。在坐标 x 处射出一…...
【Android】使用TextView实现按钮开关代替Switch开关
介绍 Android 本身自己带的有开关控件,但是很多时候我们是不愿意使用这种开关的,感觉使用起来比较麻烦,特别是遇到需要延迟操作的情况。 比如有一个需求是这样的:我们需要打开一个设置,但是这个设置是否打开需要经过…...
(49)MATLAB实现迫零均衡器原理与代码
文章目录 前言一、迫零均衡器设计说明二、迫零均衡器MATLAB源代码1.函数说明2.代码实现3.辅助函数 前言 使用MATLAB实现迫零均衡器。给出完整的MATLAB设计源代码。 一、迫零均衡器设计说明 理想的迫零均衡器有无限多个抽头权系数,是不能实现的,本文考虑…...
滚柱导轨出现异常损坏的原因
滚柱导轨是一种精密的直线滚动导轨,具有较高的承载能力和较高的刚性,对反复动作、起动、停止往复运动频率较高情况下可减少整机重量和传动机构及动力成本。滚柱导轨可获得较高的灵敏度和高性能的平面直线运动,在重载或变载的情况下࿰…...
架构师考试系列(6)论文专题:论分布式架构设计
论分布式架构设计 摘要: 2020年2月,我司中标了某省电力公司的配网运维管控项目,该项目接入电力公司营销、设备和调度等多个部门的专业数据,为配网运行、配网检修、配网抢修、配网工程、供电服务等核心业务提供数据支撑。由于本项目是省级项目,系统可靠性、可用性要求比较…...
leetcode hot100【LeetCode 230. 二叉搜索树中第K小的元素】java实现
LeetCode 230. 二叉搜索树中第K小的元素 题目描述 给定一个二叉搜索树的根节点 root,和一个整数 k,请你找出其中第 k 小的节点。 注意: 题目保证 k 的有效性。 示例: 给定二叉搜索树: 5/ \3 7/ \ \ 2 4 …...
从0开始深度学习(23)——图像卷积
上节了解了卷积层的原理,本节以图像为例,介绍一下它的实际应用 1 互相关运算 严格来说,卷积层是个错误的叫法,因为它所表达的运算其实是互相关运算(cross-correlation)。 首先,我们暂时忽略通…...
编程小白如何成为大神
成为编程大神的过程需要时间、耐心和实践。以下是一些适合大学新生的入门攻略: 1. 确定学习目标 选择语言:选择一门编程语言作为起点,如 Python、Java 或 JavaScript。Python 是初学者的热门选择,因为其语法简洁易懂。设定目标&…...
JetCache启动循环依赖分析
问题呈现 项目性能优化,需要将本地内存(JVM内存)替换为本地Redis(同一个Pod中的Container),降低JVM内存和GC的压力,同时引入了JetCache简化和统一使用(对JetCache也做了扩展&#x…...
【科研绘图】3DMAX管状图表生成插件TubeChart使用方法
3DMAX管状图表生成插件TubeChart,一款用于制作3D管状图表的工具。可以自定义切片的数量以及随机或指定切片颜色。 【版本要求】 3dMax 2008及更高版本 【安装方法】 TubeChart插件无需安装,使用时直接拖动插件脚本文件到3dMax视口中打开即可࿰…...
基于SSM土家风景文化管理系统的设计
管理员账户功能包括:系统首页,个人中心,用户管理,景点分类管理,热门景点管理,门票订单管理,旅游线路管理,系统管理 前提账号功能包括:系统首页,个人中心&…...
C++超强图片预览器
下载 文件打开关联 关键代码 uint32_t getSrcPx3(const cv::Mat& srcImg, int srcX, int srcY, int mainX, int mainY) const {cv::Vec3b srcPx = srcImg.at<cv::Vec3b>(srcY, srcX);intUnion ret = 255;if (curPar.zoomCur < curPar.ZOOM_BASE && src…...
网络搜索引擎Shodan(2)
声明:学习视频来自b站up主 泷羽sec,如涉及侵权马上删除文章 声明:本文主要用作技术分享,所有内容仅供参考。任何使用或依赖于本文信息所造成的法律后果均与本人无关。请读者自行判断风险,并遵循相关法律法规。 感谢泷…...
【Tableau】
Tableau 是一款强大且广泛使用的数据可视化和商业智能(BI)工具,用于帮助用户分析、探索和呈现数据。它通过直观的拖放界面,允许用户轻松创建动态仪表板和报告,而无需编写代码。Tableau 可处理多种数据源,如…...
分类与有序回归
分类问题 分类问题,例如分类猫、狗、猪时,使用数字进行表示为1,2,3。而1、2、3之间有大小,分类算法为了平衡标签之间的差异,使得损失公平,会使用one-hot编码。例如,分别使用&#x…...
Mac如何实现高效且干净的卸载应用程序
使用Mac卸载应用程序,你还在使用废纸篓这个办法吗,看不见卸载了什么,看不见清理了多少,真的不会有残留吗 XApp Mac上的卸载专家,强大的垃圾逻辑检测,垃圾扫描更全面,卸载更干净 使用简单&#…...
LaTex中的常用空格命令
【LaTex中的常用空格命令】 在 LaTeX 中,有几个常用的空格指令: ● \,:一个小空格,通常用于在数学公式中插入较小的间距。● \quad:一个等宽空格,相当于当前字体尺寸下的字符宽度。 ● \qquad:两…...
k8s 1.28.2 集群部署 Thanos 对接 MinIO 实现 Prometheus 数据长期存储
文章目录 [toc]什么是 ThanosThanos 的主要功能Thanos 的架构组件Thanos 部署架构SidecarReceive架构选择 开始部署部署架构创建 namespacenode-exporter 部署kube-state-metrics 部署Prometheus Thanos-Sidecar 部署固定节点创建 label生成 secretMinIO 配置etcd 证书 启动 P…...
域渗透AD渗透攻击利用 python脚本攻击之IPC连接 以及 python生成exe可执行程序讲解方式方法
Python脚本批量检测ipc连接 import os, timeips [192.168.1.121,192.168.1.8 ] users {administrator,hack,hack1,test, } passs {123qq.com,456qq.com,Admin12345 } for ip in ips:for user in users:for mima in passs:exec1 "net use \\" "\\" i…...
椭圆曲线密码学(ECC)
一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学(Elliptic Curve Cryptography)是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统,由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA,ECC在相同安全强度下密钥更短(256位ECC ≈ 3072位RSA…...
uniapp微信小程序视频实时流+pc端预览方案
方案类型技术实现是否免费优点缺点适用场景延迟范围开发复杂度WebSocket图片帧定时拍照Base64传输✅ 完全免费无需服务器 纯前端实现高延迟高流量 帧率极低个人demo测试 超低频监控500ms-2s⭐⭐RTMP推流TRTC/即构SDK推流❌ 付费方案 (部分有免费额度&#x…...
GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)
📊 由 TrendForge 系统生成 | 🌐 https://trendforge.devlive.org/ 🌐 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 📈 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...
Ascend NPU上适配Step-Audio模型
1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统,支持多语言对话(如 中文,英文,日语),语音情感(如 开心,悲伤)&#x…...
多模态大语言模型arxiv论文略读(108)
CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题:CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者:Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...
图表类系列各种样式PPT模版分享
图标图表系列PPT模版,柱状图PPT模版,线状图PPT模版,折线图PPT模版,饼状图PPT模版,雷达图PPT模版,树状图PPT模版 图表类系列各种样式PPT模版分享:图表系列PPT模板https://pan.quark.cn/s/20d40aa…...
Redis的发布订阅模式与专业的 MQ(如 Kafka, RabbitMQ)相比,优缺点是什么?适用于哪些场景?
Redis 的发布订阅(Pub/Sub)模式与专业的 MQ(Message Queue)如 Kafka、RabbitMQ 进行比较,核心的权衡点在于:简单与速度 vs. 可靠与功能。 下面我们详细展开对比。 Redis Pub/Sub 的核心特点 它是一个发后…...
AI病理诊断七剑下天山,医疗未来触手可及
一、病理诊断困局:刀尖上的医学艺术 1.1 金标准背后的隐痛 病理诊断被誉为"诊断的诊断",医生需通过显微镜观察组织切片,在细胞迷宫中捕捉癌变信号。某省病理质控报告显示,基层医院误诊率达12%-15%,专家会诊…...
Selenium常用函数介绍
目录 一,元素定位 1.1 cssSeector 1.2 xpath 二,操作测试对象 三,窗口 3.1 案例 3.2 窗口切换 3.3 窗口大小 3.4 屏幕截图 3.5 关闭窗口 四,弹窗 五,等待 六,导航 七,文件上传 …...
如何更改默认 Crontab 编辑器 ?
在 Linux 领域中,crontab 是您可能经常遇到的一个术语。这个实用程序在类 unix 操作系统上可用,用于调度在预定义时间和间隔自动执行的任务。这对管理员和高级用户非常有益,允许他们自动执行各种系统任务。 编辑 Crontab 文件通常使用文本编…...
