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A unified Minorization-Maximization approach for estimation of general mixture models

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2024年第2期39卷 343-362页

作者： HUANG Xi-fen LIU Deng-ge ZHOU Yun-peng ZHU Fei School of Mathematics Yunnan Normal UniversityKunming 650092China Department of Statistics and Actuarial Science The University of Hong KongHong KongChina

The mixed distribution model is often used to extract information from heteroge-neous data and perform modeling *** the density function of mixed distribution is complicated or the variable dimension is high,it usually brings challenges to the parameter es-timation of the mixed distribution *** application of mm algorithm can avoid complex expectation calculations,and can also solve the problem of high-dimensional optimization by decomposing the objective *** this paper,mm algorithm is applied to the parameter estimation problem of mixed distribution *** method of assembly and decomposition is used to construct the substitute function with separable parameters,which avoids the problems of complex expectation calculations and the inversion of high-dimensional matrices.

关键词： mm algorithm mixed distribution model parameter estimation assembly decomposition tech-nology parameter separation

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Heteroscedastic Laplace mixture of experts regression models and applications

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Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2021年第1期36卷 60-69页

作者： WU Liu-cang ZHANG Shu-yu LI Shuang-shuang Faculty of Science Kunming University of Science and TechnologyKunming 650093China College of Mathematics and Informatics Fujian Normal UniversityFuzhou 350117China

Mixture of Experts(MoE)regression models are widely studied in statistics and machine learning for modeling heterogeneity in data for regression,clustering and *** distribution is one of the most important statistical tools to analyze thick and tail *** Mixture of Linear Experts(LMoLE)regression models are based on the Laplace distribution which is more *** to modelling variance parameter in a homogeneous population,we propose and study a new novel class of models:heteroscedastic Laplace mixture of experts regression models to analyze the heteroscedastic data coming from a heterogeneous population in this *** issues of maximum likelihood estimation are *** particular,Minorization-Maximization(mm)algorithm for estimating the regression parameters is *** of the estimators of the regression coefficients are evaluated through Monte Carlo *** from the analysis of two real data sets are presented.

关键词： mixture of experts regression models heteroscedastic mixture of experts regression models,Laplace distribution mm algorithm

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