最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章,发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西,做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法,当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别,都是用的hlme这个函数。但是文献中 ...
.潜类别模型概述 潜在类别模型 Latent Class Model, LCM Lazarsfeld amp Henry, 或潜在类别分析 Latent Class Analysis, LCA 是通过间断的潜变量即潜在类别 Class 变量来解释外显指标间的关联,使外显指标间的关联通过潜在类别变量来估计,进而维持其局部独立性的统计方法 见图 。其基本假设是,外显变量各种反应的概率分布可以由少数互 ...
2017-08-05 14:46 0 6696 推荐指数:
最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章,发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西,做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法,当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别,都是用的hlme这个函数。但是文献中 ...
LSI(Latent semantic indexing, 潜语义索引)和LSA(Latent semantic analysis,潜语义分析)这两个名字其实是一回事。我们这里称为LSA。 LSA源自问题:如何从搜索query中找到相关的文档?当我们试图通过比较词来找到相关的文本时,就很机械 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=26105 原文出处:拓端数据部落公众号 潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 ...
LDA是一种典型的词袋模型,即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合,词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成。 它是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出; 同时是一种无监督学习算法,在训练时不需要手工标注 ...
对于某个用户,首先得到他的兴趣分类,然后从分类中挑选他可能喜欢的物品。总结一下,这个基于兴趣分类的方法大概需要解决3个问题。 如何给物品进行分类? 如何确定用户对哪些类的物品感兴趣,以及 ...
前面一篇随笔介绍了基于协同过滤的推荐系统的基本思想及其python实现,本文是上一篇的续集。本文先介绍评价推荐系统的离线指标,稍后主要讨论基于矩阵分解的LFM模型。 评价推荐系统的离线指标 1、F值得分 推荐系统的目的是为客户提供可能喜欢(购买)的产品,但从本质上来说是一个聚类的过程 ...
1.普通货物运价(1)基础运价(代号N -注:Normal的首字母)民航总局统一规定各航段货物基础运价为45公斤以下普通货物运价。(2)重量分界点运价(代号Q -注:Quantity的首字母)国内航 ...
统一建模语言(UML) | 类图 什么是UML? UML是一种用于可视化描述系统,具有广泛用途的建模语言。作为一种标准化的图形语言,在软件工业中被用于软件系统部件的具体化,可视化,结构化描述以及撰写文档,同样在商业模型中也得到应用。 UML的优点: 使复杂的软件设计更为简单 ...