Fugu-MT 論文翻訳(概要): An EM Gradient Algorithm for Mixture Models with Components Derived from the Manly Transformation

論文の概要: An EM Gradient Algorithm for Mixture Models with Components Derived from the Manly Transformation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00848v1
Date: Tue, 1 Oct 2024 16:31:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-05 03:46:09.199356
Title: An EM Gradient Algorithm for Mixture Models with Components Derived from the Manly Transformation
Title（参考訳）: マンリー変換から導出した成分混合モデルのEM勾配アルゴリズム
Authors: Katharine M. Clark, Paul D. McNicholas,
Abstract要約: 彼らのEMアルゴリズムは、MステップのNelder-Mead最適化を利用してスキューパラメータを更新する。モデルパラメータの初期推定が良好である場合には,ニュートン法の一段階を用いて,別のEMアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0435741631709405
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Zhu and Melnykov (2018) develop a model to fit mixture models when the components are derived from the Manly transformation. Their EM algorithm utilizes Nelder-Mead optimization in the M-step to update the skew parameter, $\boldsymbol{\lambda}_g$. An alternative EM gradient algorithm is proposed, using one step of Newton's method, when initial estimates for the model parameters are good.
Abstract（参考訳）: Zhu and Melnykov (2018) は、成分がマンリー変換から導出されるときの混合モデルに適合するモデルを開発した。彼らのEMアルゴリズムは、MステップのNelder-Mead最適化を利用して、スキューパラメータである$\boldsymbol{\lambda}_g$を更新する。モデルパラメータの初期推定が良好である場合には,ニュートン法の一段階を用いて,別のEM勾配アルゴリズムを提案する。

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