EM算法估计IRT模型的步骤如下: 1)E步: 首先确定qkqk和πkπk;用前一次迭代参数Δ(s)Δ(s)和π(s)kπk(s)求出n(s)kn
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Kmeans在某种程度也可以看成Meanshitf的特殊版本,Meanshift是一种概率密度梯度估计方法(优点:无需求解出具体的概率密度,直接求解概率密度梯度。),所以Meanshift可以用于寻找数据的多个模态(类别),利用的是梯度上升法。在06年的一篇CVPR文章上,证明了Meanshift方法是牛顿拉夫逊算法的变种。Kmeans和EM算法相似是指混合密度...
交互效应面板模型的EM算法和MCMC算法
EM算法估计IRT模型的步骤如下: 1)E步: 首先确定qk和πk;用前一次迭代参数Δ(s)和π(s)k求出n(s)k和r(s)jk。 2)M步: 计算δ(s+1)j和π(s+1). 3) 重复E步和M步直到项目参数收敛为止。 3、MCMC算法求解IRT模型 MCMC算法的具体详解见这一篇,MCMC算法全称是马尔科夫-蒙特卡洛算法。MCMC的基础理论...
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应用EM算法的第ss步迭代中 E步:利用第s−1s−1步得到的参数估计值Δ(s)Δ(s)和π(s)kπk(s)计算n(s)knk(s)和r(s)jkrjk(s)(首次迭代时初始化Δ(0)Δ(0)和π(0)kπk(0)的值)。 M步:将E步计算出的n(s)knk(s)和r(s)jkrjk(s)代入到ϕ(Δ)ϕ(Δ)和ψ(π)ψ(π)中,对两...