Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kinh Doanh Marketing
Tổ chức sự kiện
Modeling Events with Cascades of Poisson Processes
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Modeling Events with Cascades of Poisson Processes
Trường Phát
47
10
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
The speed portion of the session is conducted as a series of high-speed efforts ranging from 200-300m in length. These efforts are aimed at improving your maximal speed and running economy. This improved running economy will filter down to slower speeds as well, such as your 10km race speed. Each speed repetition is conducted in a fresh state, to allow to you hold good posture, and achieve high speeds. While these efforts are done at a high speed, they should not be a maximal sprint; focus on being fast, tall and in control of your technique. . | Modeling Events with Cascades of Poisson Processes Aleksandr Simma EECS Department University of California Berkeley alex@asimma.com Michael I. Jordan Depts. of EECS and Statistics University of California Berkeley jordan@cs.berkeley.edu Abstract We present a probabilistic model of events in continuous time in which each event triggers a Poisson process of successor events. The ensemble of observed events is thereby modeled as a superposition of Poisson processes. Efficient inference is feasible under this model with an EM algorithm. Moreover the EM algorithm can be implemented as a distributed algorithm permitting the model to be applied to very large datasets. We apply these techniques to the modeling of Twitter messages and the revision history of Wikipedia. 1 Introduction Real-life observations are often naturally represented by events bundles of features that occur at a particular moment in time. Events are generally nonindependent one event may cause others to occur. Given observations of events we wish to produce a probabilistic model that can be used not only for prediction and parameter estimation but also for identifying structure and relationships in the data generating process. We present an approach for building probabilistic models for collections of events in which each event induces a Poisson process of triggered events. This approach lends itself to efficient inference with an EM algorithm that can be distributed across computing clusters and thereby applied to massive datasets. We present two case studies the first involving a collection of Twitter messages on financial data and the second focusing on the revision history of Wikipedia. The latter example is a particularly large-scale problem the data consist of billions of potential interactions among events. Our approach is based on a continuous-time formal ism. There have been a relatively small number of machine learning papers focused on continuous-time graphical models examples include the .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture Chapter 5: Modeling systems requirements - Events and things
Lecture Biomedical Signal Processing and Modeling: Detection of Events - Nguyen Cong Phuong
Báo cáo khoa học: "Extracting and modeling durations for habits and events from Twitter"
Lecture Human-computer interaction (3rd) - Chapter 18: Modeling rich interaction
Báo cáo y học: "Phylogenetic simulation of promoter evolution: estimation and modeling of binding site turnover events and assessment of their impact on alignment tools"
Observations on Management of Recent Credit Default Swap Credit Events
A continuous analog of run length distributions reflecting accumulated fractionation events
Leveraging graph topology and semantic context for pharmacovigilance through twitter-streams
Impacts of the 2020 Samos earthquake on the modeling of ancient seismic events
Modeling of runoff using curve expert for dachigam-telbal catchment of Kashmir Valley, India
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.